摘要： 阿里巴巴国际团队近日推出了全新的多模态大语言模型系列——Ovis2。该系列模型通过结构化嵌入对齐技术，有效弥合了视觉和文本模态之间的差异，并在小规模模型上实现了高能力密度。Ovis2不仅具备强大的多模态理解与生成能力，还在数学推理、视频理解以及多语言支持等方面表现突出，为多模态大模型的研究和应用提供了新的方向。
北京 – 在人工智能领域，多模态大语言模型正逐渐成为研究热点。近日，阿里巴巴国际团队发布了其最新研发成果——Ovis2多模态大语言模型系列，引发了业界的广泛关注。Ovis2系列模型包含1B、2B、4B、8B、16B 和 34B 六个不同参数规模的版本，并在OpenCompass多模态评测榜单中展现出卓越性能，尤其在数学推理和视频理解方面表现突出。
Ovis2：弥合视觉与文本的桥梁
Ovis2的核心在于其独特的结构化嵌入对齐技术。该技术通过视觉tokenizer将图像分割成图像块（patch），提取特征后映射到“视觉单词”上，形成概率化的视觉token。这些视觉token与文本token一同输入到大语言模型（LLM）中，从而实现了模态间的结构化对齐。这种方法有效解决了视觉和文本模态之间的差异，使得模型能够更好地理解和处理多模态信息。
技术原理：四阶段训练策略
为了提升Ovis2的性能，研发团队采用了四阶段训练策略：
- 第一阶段： 冻结LLM，训练视觉模块，学习视觉特征到嵌入的转化。
- 第二阶段： 进一步训练视觉模块，增强高分辨率图像理解和多语言OCR能力。
- 第三阶段： 用对话形式的视觉数据，使视觉嵌入对齐LLM的对话格式。
- 第四阶段： 进行多模态指令训练和偏好学习，提升模型对用户指令的遵循能力和输出质量。
此外，Ovis2还引入了MDP3算法，用于选择视频关键帧，从而提升视频理解能力。该模型基于Transformer架构，结合了强大的视觉编码器（如ViT）和语言模型（如Qwen），实现了高效的多模态融合和生成。
Ovis2的主要功能：
- 多模态理解与生成： 处理文本、图像、视频等多种输入模态，生成高质量的文本输出，支持复杂场景下的视觉和语言任务。
- 强化推理能力： 基于思维链（CoT）推理能力的提升，解决复杂的逻辑和数学问题，提供逐步推理的解决方案。
- 视频和多图像处理： 引入视频理解能力，支持关键帧选择和多图像输入，处理跨帧的复杂视觉信息。
- 多语言支持和OCR能力： 支持多种语言的文本处理，从复杂视觉元素（如表格、图表）中提取结构化数据。
- 小模型优化： 基于优化训练策略，使小规模模型达到高能力密度，满足不同应用场景的需求。
应用场景广泛
Ovis2的应用场景十分广泛，涵盖了研究、内容创作、教育、企业以及个人用户等多个领域：
- 研究人员和开发者： 用于模型优化、算法改进或开发多模态应用。
- 内容创作者： 快速生成图片或视频的描述、文案、标题等，提升创作效率。
- 教育工作者和学生： 教师生成图片或视频的解释性文字，帮助学生理解复杂内容；学生则通过视觉问答功能解决学习中的问题。
- 企业用户： 金融、法律、医疗等行业从业者处理复杂的文档、图像或视频数据，提取关键信息，辅助决策。
- 普通用户和技术爱好者： 进行简单的多模态任务，例如生成图片描述或进行视觉问答，探索技术在日常生活中的应用。
开源共享，推动多模态技术发展
阿里巴巴国际团队选择开源Ovis2系列模型，无疑将加速多模态大模型领域的研究和应用。研究人员和开发者可以通过GitHub（https://github.com/AIDC-AI/Ovis）和HuggingFace模型库（https://huggingface.co/collections/AIDC-AI/ovis2）获取相关资源，并参与到模型的优化和改进中。
结论：
Ovis2的发布标志着阿里巴巴在多模态大语言模型领域取得了重要进展。其独特的结构化嵌入对齐技术和四阶段训练策略，使得小规模模型也能展现出卓越的性能。Ovis2的开源共享，将为多模态技术的发展注入新的活力，并推动其在各个领域的应用。未来，我们期待Ovis2能够在更多场景中发挥作用，为人类带来更智能、更便捷的生活体验。
参考文献：
- GitHub仓库：https://github.com/AIDC-AI/Ovis
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/AIDC-AI/ovis2
- AI工具集相关报道：[此处应插入AI工具集关于Ovis2的报道链接]
（完）
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