10款开源多模态大模型的比较
文摘
2024-11-16 00:01
北京
多模态大模型（MLLMs）在处理多样化数据方面正在获得越来越多的关注，这些模型不仅可以理解文本信息，还能够处理图像、视频和其他类型的数据，展现出强大的能力。![]()
在这篇文章中，我们将详细介绍十款最强大的开源多模态大模型：MiniCPM-Llama3-V 2.6 是一个紧凑型的多模态模型，拥有800M参数，特别擅长图像和视频的理解。它的设计注重快速和节能的处理，支持光学字符识别（OCR）及多种语言，易于在本地或云端进行部署。该模型在单图像及视频分析中的表现优越，非常适合需要高效数据处理的应用。Florence-2 是微软开发的一款视觉基础模型，在视觉及视觉-语言任务上表现优异。经过对1.26亿图像和54亿注释的训练，Florence-2 在零样本学习和微调应用中都取得了良好效果。它的能力包括图像描述和目标检测，使其在诸如视觉搜索和内容生成等领域具备广泛应用潜力。OmniParser 是微软的一款工具，旨在将用户界面截图转化为结构化格式，从而提升基于LLM（大语言模型）的用户界面代理。这款模型通过识别网页上的可点击图标和描述界面元素的功能，帮助开发者改善用户体验。它能够处理PC和移动设备上的截图，但为了得到最佳效果，仍需依赖用户的判断。Meta推出的Llama 3.2-Vision系列，具有11B和90B的参数规模，针对视觉识别、图像推理和描述进行了优化。该系列在Llama 3.1的基础上，添加了视觉适配器，并通过监督和强化学习进行微调，在各类行业基准测试中表现出色。这使得Llama 3.2-Vision成为具备卓越视觉理解的强大工具。Qwen2-VL模型专注于处理不同分辨率的图像，能够支持超过20分钟的视频进行复杂的交互任务。它的多语言支持涵盖多种欧洲和亚洲语言，适配模型大小从2B到72B不等。Qwen2-VL在机器人控制和移动设备操作等方面展示了其强大的推理能力，极大地拓宽了其应用场景。NVIDIA推出的NVLM 1.0是一款专注于光学字符识别、推理和编码的解码器模型。它在视觉-语言任务中超越许多顶级模型，并且根据其文本基础进行了优化，提供了可复制的基准测试，支持多GPU架构以提高推理效率。该模型使得将视觉信息转化为文本数据变得更加高效。Phi-3.5-vision是微软的一款紧凑型、前沿模型，具备一般图像理解、光学字符识别和视频摘要的能力。它支持多达128K的令牌，针对准确的指令遵循和安全性进行了优化。此模型在处理大规模文本数据时具有显著优势，适用于需要高效处理的任务。Idefics2是由Hugging Face开发的MLLM，特别擅长回答问题、描述视觉内容以及从多张图片中创造故事。尽管在OCR和文档理解方面表现强劲，但其不适合高风险决策或敏感内容的处理。Idefics2有多个版本，其中最受欢迎的是8B版本，广泛应用于教育和内容生成等领域。LLaVA-V1.5 基于LLaMA/Vicuna和GPT生成的数据，专注于视觉-语言应用及聊天机器人研究。该模型在大量的图像-文本对和学术数据上进行训练，并在12个基准测试中展示了优异的性能，适合需要深度理解与交流的场景。DeepSeek AI的Janus-1.3 B 是一款颇受欢迎的“任何到任何”模型，该模型将视觉编码分解成不同的路径，帮助在单一模型框架中高效管理文本和图像任务。这种结构的灵活性使得Janus-1.3 B在处理多模态数据时显得尤为突出，适用于多种实际应用。以上十款开源多模态大模型展示了人工智能在不同数据类型处理上的强大能力。在选择适合的模型时，考虑具体的需求和应用场景将是至关重要的。
