阿里国际AI团队发布多模态大模型Ovis1.6：超越闭源GPT-4o-mini
引言： 在人工智能领域，多模态大模型正引领着技术革新，它们能够理解和处理多种类型的数据，如文本、图像、音频等，为各种应用场景带来新的可能性。近日，阿里国际AI团队发布了其最新多模态大模型Ovis1.6，在多模态权威综合评测基准OpenCompass上取得了优异的成绩，特别是在30亿参数以下的模型中综合得分排名第一，超越了其他主流模型，甚至超过闭源的GPT-4o-mini模型。
Ovis1.6：多模态能力的突破
Ovis1.6是阿里国际AI团队倾力打造的多模态大模型，它具备强大的视觉感知推理、数学和科学问题解答、生活场景理解等多模态任务处理能力。Ovis1.6能够处理包括文本和图像在内的多种数据输入，并进行综合分析和推理，展现出强大的多模态能力。
Ovis1.6的主要功能：
- 数学推理问答： Ovis1.6能够准确回答各种数学问题，包括复杂的数学公式和逻辑推理，为教育和科研领域提供强大的辅助工具。
- 物体识别： Ovis1.6能够识别不同物体，例如花卉品种，表明其在图像识别方面的能力，可应用于农业、植物保护等领域。
- 文本提取： Ovis1.6支持多种语言的文本提取，能从各种文档中识别和提取文本信息，为信息检索、知识管理等提供便利。
- 复杂任务决策： Ovis1.6能够处理和理解多种类型的数据输入，进行复杂的决策任务，如图像和文本的综合分析，在自动驾驶、医疗诊断等领域具有广阔的应用前景。
- 图像理解： Ovis1.6在图像理解任务上达到SOTA（State of the Art）水平，能处理高分辨率和极端长宽比的图像，为图像识别、分析和处理提供更强大的支持。
Ovis1.6的技术原理：
Ovis1.6的成功源于其创新架构设计和全面数据优化：
- 创新架构设计： Ovis1.6基于视觉tokenizer加上视觉嵌入表和大语言模型的架构。设计引入可学习的视觉嵌入表，将连续的视觉特征转换为概率化的视觉token，再通过视觉嵌入表多次索引加权得到结构化的视觉嵌入，提升多模态任务的表现。
- 高分图像处理： Ovis1.6支持处理极端长宽比的图像，并且兼容高分辨率图像，使模型在图像理解任务上展现出色的能力。
- 全面数据优化： Ovis1.6在训练中使用多种类型的数据集，包括Caption、VQA、OCR、Table、Chart等，全面数据覆盖显著提升模型在多模态问答、指令跟随等任务上的表现。
Ovis1.6的应用场景：
Ovis1.6的强大能力使其在多个领域具有广泛的应用场景：
- 教育和学习辅助： Ovis1.6能够准确回答数学问题，识别和解释数学公式，作为教育工具，能帮助学生学习和理解复杂概念。
- 农业和植物识别： 通过物体识别能力，Ovis1.6帮助识别不同品种的植物，对农业研究和植物保护等领域有重要作用。
- 语言翻译和文本处理： 支持多种语言的文本提取和翻译，适用于跨语言交流、国际商务和多语言内容创作。
- 图像识别和分析： 识别手写字体和复杂图像，适用于图像内容审核、安全监控和艺术作品分析。
- 自动驾驶： 整合视觉数据，提高自动驾驶车辆的环境感知和决策能力，增强行车安全。
- 医疗诊断： 辅助医生进行医学图像分析，提高疾病诊断的准确性和效率。
Ovis1.6的开源和未来展望：
Ovis1.6的开源项目地址：
- GitHub仓库：https://github.com/AIDC-AI/Ovis
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/AIDC-AI/Ovis1.6-Gemma2-9B
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2405.20797
Ovis1.6的发布标志着阿里国际AI团队在多模态大模型领域取得了重大突破，为人工智能技术的发展和应用开辟了新的方向。未来，阿里国际AI团队将继续致力于多模态大模型的研究和开发，不断提升模型性能，拓展应用场景，为社会发展和人类进步贡献力量。
结论： Ovis1.6的出现，不仅展现了阿里国际AI团队在多模态大模型领域的领先地位，也预示着多模态人工智能技术的快速发展和广泛应用。随着技术的不断进步，多模态大模型将为我们带来更多惊喜，改变我们的生活和工作方式，推动社会进步。
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