Sarashina2 Vision 14b

🚀 さらしな2视觉14B模型

さらしな2视觉14B模型（Sarashina2-Vision-14B） 是由 SB直觉公司 训练的日本大型视觉语言模型。该模型基于 さらしな2-13B模型（Sarashina2-13B） 以及 通义千问2视觉7B模型（Qwen2-VL-7B） 的图像编码器构建。截至2025年3月7日，在四项基准测试中，该模型相较于其他日本视觉语言模型取得了最高分。

🚀 快速开始

✨ 主要特性

• 基于先进的基础模型和图像编码器构建，具备强大的视觉语言处理能力。
• 在多项基准测试中表现优异，展现出较高的性能水平。

📦 安装指南

1. 安装依赖项

pip install -U transformers==4.47.0 torch torchvision pillow protobuf sentencepiece accelerate

💻 使用示例

基础用法

以下脚本用于加载模型并进行推理：

import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoProcessor

# Define model path
model_path = "sbintuitions/sarashina2-vision-14b"

# Load model and processor
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="cuda",
    torch_dtype="auto",
    trust_remote_code=True,
)

message = [{"role": "user", "content": "この写真に写っているもので、最も有名と考えられる建築物は何でどこに写っていますか？"}]
text_prompt = processor.apply_chat_template(message, add_generation_prompt=True)
"""text_prompt: <s><|prefix|><|file|><|suffix|>A chat between a curious human and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the human's questions.

### Human: この写真に写っているもので、最も有名と考えられる建築物は何でどこに写っていますか？
### Assistant:"""

sample_image_url = "https://huggingface.co/sbintuitions/sarashina2-vision-14b/resolve/main/sample.jpg"
image = Image.open(requests.get(sample_image_url, stream=True).raw).convert("RGB")
inputs = processor(
    text=[text_prompt],
    images=[image],
    padding=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs = inputs.to("cuda")
stopping_criteria = processor.get_stopping_criteria(["\n###"])

# Inference: Generation of the output
output_ids = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=128,
    temperature=0.0,
    do_sample=False,
    stopping_criteria=stopping_criteria,
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids) :] for input_ids, output_ids in zip(inputs.input_ids, output_ids)
]
output_text = processor.batch_decode(
    generated_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True
)
print(output_text[0])
"""この写真に写っているもので、最も有名と考えられる建築物は東京タワーです。東京タワーは、東京の街並みの右側に写っています。"""

示例展示

🔧 技术细节

训练过程

さらしな2视觉模型（Sarashina2-Vision） 通过以下三个阶段的学习过程创建：

1. 利用字幕数据集调整投影器中的参数。
2. 利用字幕数据集调整视觉编码器和投影器中的参数。
3. 利用视觉指令数据集调整投影器和大语言模型中的参数。

📚 详细文档

评估结果

1. 仅对单图像样本（1286个样本）进行评估。若答案提取失败，则将其视为错误（得分为0），而非随机选择，以消除随机性。
2. 使用GPT - 4o（gpt - 4o - 2024 - 08 - 06）作为大语言模型评判器。

⚠️ 重要提示

さらしな2视觉模型可能会生成一些无意义的序列、不准确的实例或有偏差/令人反感的输出。在使用该模型之前，建议开发者根据人类偏好和安全考虑对模型进行调整。

📄 许可证

本项目采用 MIT许可证。