Florence-VL
Florence-VL是一个视觉语言模型,通过引入生成式视觉编码器和深度广度融合技术,增强了模型对视觉和语言信息的处理能力。该技术的重要性在于其能够提升机器对图像和文本的理解,进而在多模态任务中取得更好的效果。Florence-VL基于LLaVA项目进行开发,提供了预训练和微调的代码、模型检查点和演示。
InternViT-300M-448px-V2_5是一个基于InternViT-300M-448px的增强版本,通过采用ViT增量学习与NTP损失(Stage 1.5),提升了视觉编码器提取视觉特征的能力,尤其是在大规模网络数据集中代表性不足的领域,如多语言OCR数据和数学图表等。该模型是InternViT 2.5系列的一部分,保留了与前代相同的“ViT-MLP-LLM”模型架构,并集成了新的增量预训练的InternViT与各种预训练的LLMs,如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。