Hugging Face发布Idefics2视觉语言模型

Hugging Face宣布推出了Idefics2，这是一款多功能模型，能够根据图像和文本理解和生成文本回复。{ width=50% }

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该模型在回答视觉问题、描述视觉内容、从图像创建故事、提取文件信息甚至根据视觉输入执行算术运算方面创造了新的基准。

Idefics2比其前身Idefics1仅有80亿参数，开放许可证（Apache 2.0）带来的多功能性以及显著增强的光学字符识别（OCR）能力使其更加突出。该模型不仅在视觉问题回答基准测试中表现出色，而且在与诸如LLava-Next-34B和MM1-30B-chat等更大型的同时代产品竞争中保持地位稳固。

使Idefics2备受瞩目的核心是从一开始就与Hugging Face的Transformers集成，确保了对广泛多模态应用的轻松微调。对于那些急于尝试的人，可以在Hugging Face Hub上找到可供实验的模型。

Idefics2的一项突出功能是其全面的训练理念，融合了包括网络文档、图像-标题对和OCR数据在内的公开可用数据集。此外，它引入了一组名为“The Cauldron”的创新微调数据集，集结了50个经过精心筛选的数据集，用于多方面对话训练。

Idefics2展示了对图像处理的精细化方法，保持原生分辨率和宽高比——这是与计算机视觉中传统调整大小规范明显不同的一点。其架构受益于先进的OCR功能，能够熟练转录图像和文档中的文本内容，并在解释图表和图形方面表现出色。

将视觉特征整合到语言基础中简化了对其前身架构的整合，采用了学习的Perceiver池化和MLP模态投影，增强了Idefics2的整体效果。

这一视觉语言模型的进步开拓了探索多模态交互的新途径，Idefics2定位为社区的基础工具。其性能提升和技术创新突显了结合视觉和文本数据创建复杂、具有上下文意识的AI系统的潜力。

对于希望利用Idefics2功能的爱好者和研究人员，Hugging Face提供了详细的微调教程。

参阅：OpenAI推出了带有Vision API的GPT-4 Turbo

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标签: ai, artificial intelligence, benchmark, hugging face, idefics 2, idefics2, Model, vision-language

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