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Mmalaya2

由DataCanvas開發
基於InternVL-Chat-V1-5微調的多模態模型,在MMBench基準測試中表現優異
下載量 26
發布時間 : 8/19/2024

模型概述

MMAlaya2通過20個LoRA模塊微調並採用TIES方法合併,提升了多模態理解與生成能力,在中文多模態基準測試中達到GPT-4o水平

模型特點

多LoRA模塊融合
通過20個LoRA模塊微調並採用TIES合併方法,顯著提升模型性能
中文多模態優勢
在MMBench中文測試中達到82.1分,與GPT-4o持平
特定領域優化
針對自然關係、圖像情感等特定類別進行錯誤分析和數據補充

模型能力

圖像理解
多模態問答
場景識別
情感分析
風格識別

使用案例

視覺問答
圖像場景理解
識別圖像中的場景和情境
在MMBench圖像場景類別表現優異
情感分析
分析圖像傳達的情感
在圖像情感類別準確率提升
多模態推理
自然關係理解
理解圖像中物體間的自然關係
在自然關係類別錯誤率降低
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