上海讯 – 上海人工智能实验室（OpenGVLab）近日正式推出其最新研发成果——多模态大模型InternVL。该模型专注于视觉与语言任务，旨在通过深度融合视觉和语言信息，为人工智能应用带来更强大的理解和生成能力。
InternVL采用了先进的ViT-MLP-LLM架构，其中，视觉模块由InternViT等改进的Vision Transformer模型构成，负责提取图像和视频中的视觉特征。语言模块则基于InternLM，处理文本输入并生成文本输出。一个关键的MLP投影器则负责将视觉特征映射到与语言模型相同的特征空间，实现二者的有效融合。
该模型基于海量网络级图像-文本数据进行训练，支持多种模态输入，包括图像、视频和文本，并能生成多语言输出。InternVL具备多模态理解、多学科推理、多语言处理和纯语言处理等多种功能。尤其在文档和图表理解、信息图表问答、场景文本理解以及科学和数学问题解决方面表现出色。此外，InternVL还具备多模态幻觉检测能力，能够识别和区分真实与虚构的视觉信息，并实现视觉地面化，将文本描述与图像中的实际对象相匹配。
技术亮点：动态高分辨率与渐进式训练
为了高效处理高分辨率图像，InternVL采用了动态高分辨率技术，将图像分割成多个小块，并动态调整分辨率，从而在保持计算效率的同时，保留图像的细节信息。此外，像素洗牌技术通过减少视觉标记的数量，进一步降低了计算复杂度。
在训练策略上，InternVL采用了渐进式训练策略。首先，使用小模型在大量带噪数据上进行预训练，然后使用大模型在精选数据上进行对齐。这种方法能够有效减少训练资源消耗，并提升模型的性能。
应用场景广泛，赋能多行业
InternVL的应用场景十分广泛，包括：
- 视觉问答（VQA）： InternVL能够处理与图像或视频内容相关的问题，适用于教育、电子商务和客户服务等领域。
- 文档和图表理解： 在文档理解（DocVQA）和信息图表问答（ChartQA）任务中表现出色，能提取文档中的关键信息，解析表格和图表，生成文档摘要或图表解释。
- 多语言翻译和理解： 支持多语言处理，能处理和生成多种语言的文本，在跨语言交流和国际商务中具有广阔的应用前景。
- 图像和视频分析： 可用于自动标注、分类和理解图像和视频内容，在安防监控领域，可以实时分析监控视频，识别异常行为；在内容审核方面，能快速识别违规内容。
- 智能客服： InternVL可以作为智能客服的核心技术，支持多模态交互。用户可以通过上传图片或视频描述问题，模型能理解并提供解决方案。
开源与体验
OpenGVLab已将InternVL项目开源，并提供在线体验Demo。感兴趣的研究人员和开发者可以通过以下链接获取更多信息：
- Github仓库： https://github.com/OpenGVLab/InternVL
- arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2312.14238
- 在线体验Demo： https://huggingface.co/spaces/OpenGVLab/InternVL
InternVL的发布，标志着上海人工智能实验室在多模态大模型领域取得了重要进展。该模型的开源，将有助于推动人工智能技术的创新和应用，为各行各业带来更多可能性。
未来展望
OpenGVLab表示，未来将继续致力于多模态大模型的研究与开发，不断提升模型的性能和应用范围，为构建更加智能、高效的人工智能系统贡献力量。
参考文献
- OpenGVLab. (2023). InternVL: Scaling up Vision-Language Representation Learning. arXiv preprint arXiv:2312.14238.
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