Hermesflow
ヘルメスフローは汎用的なマルチモーダル大規模言語モデルアライメントフレームワークで、自律的に同源の嗜好データを生成し、セルフゲームによる反復最適化とペアリングDPO技術を通じて、マルチモーダル理解と生成のギャップをシームレスに埋めることができます。
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リリース時間 : 2/18/2025
モデル概要
ヘルメスフローはマルチモーダル大規模言語モデルアライメントフレームワークで、マルチモーダル理解と生成の間のギャップを埋めることに焦点を当て、自律的な嗜好データ生成とセルフゲーム最適化技術によりモデル性能を向上させます。
モデル特徴
マルチモーダルアライメントフレームワーク
マルチモーダル理解と生成の間のギャップをシームレスに埋め、画像とテキストの共同処理をサポートします。
自律的嗜好データ生成
自律的に同源の嗜好データを生成することで、マルチモーダルタスクにおけるモデルの性能を向上させます。
セルフゲーム反復最適化
セルフゲーム技術とペアリングDPO技術を採用した反復最適化により、モデル性能を継続的に向上させます。
モデル能力
画像テキスト理解
マルチモーダルテキスト生成
画像からテキストへの変換
使用事例
マルチモーダルインタラクション
画像キャプション生成
入力された画像に基づいて詳細なテキスト記述を生成します。
視覚的質問応答
画像内容に基づく自然言語質問に回答します。
コンテンツ生成
マルチモーダルコンテンツ作成
画像とテキストを組み合わせて一貫性のあるマルチモーダルコンテンツを生成します。
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