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IDEFICS Visual Language Model

IDEFICS 是一个开放访问的视觉语言模型,能够复现最先进的性能。它接受交错的图像和文本输入,生成文本输出,其能力可与 Flamingo 等专有模型相媲美。提供 9B 和 80B 参数版本,支持多模态 AI 的研究和开发。

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IDEFICS(Image-aware Decoder Enhanced à la Flamingo with Interleaved Cross-attention)是一个开放访问的视觉语言模型,旨在提高 AI 的透明度和民主化。它是 DeepMind 的 Flamingo(一款未公开的、最先进的视觉语言模型)的开放复现版本。与 GPT-4 等模型类似,IDEFICS 可以处理任意顺序的图像和文本,并生成连贯的文本输出。

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IDEFICS 完全基于公开可用的数据和模型(包括 LLaMA v1 和 OpenCLIP)构建,提供基础版本和指令版本两种变体。每个变体都有 90 亿和 800 亿两种参数规模。该项目通过仅使用公开数据、提供探索训练数据集的工具、分享技术经验教训以及在发布前通过对抗性提示(红队测试)进行内部伦理评估来强调透明度。

IDEFICS 在图像问答、视觉内容描述以及基于多张图像创作故事等任务上表现出色。在各种图像-文本理解基准测试中,其性能可与原始的闭源 Flamingo 模型相媲美。该模型在公开可用的数据集(如 Wikipedia、Public Multimodal Dataset 和 LAION)以及一个新创建的、包含 115B 词元、由 1.41 亿个交错图像-文本网页文档组成的 OBELICS 数据集上进行了训练。

开发团队致力于推动多模态 AI 系统的开放研究。IDEFICS 旨在为 AI 社区提供一个强大的基础,并与其他开放复现项目(如 OpenFlamingo)互为补充。项目的伦理章程指导了决策过程,优先考虑自我批评、透明度和公平性。鼓励用户探索演示、模型卡片和数据集卡片,并提供反馈以帮助持续改进这些模型以及大型多模态 AI 的可访问性。

  • 类别AI 模型与大语言模型
  • 定价模式开源
  • 部署云端
  • 平台网页版

  • 开放访问的视觉语言模型

  • 复现最先进的性能

  • 接受交错的图像和文本输入

  • 生成文本输出

  • 性能可与专有模型相媲美

  • 提供 9B 和 80B 参数版本

  • 提供基础版本和指令版本

  • 在公开可用的数据和模型上训练

  • 支持多模态 AI 研究

  • 包含通过红队测试进行的伦理评估

  • 提供训练数据集的交互式可视化

  1. 访问模型:在 Hugging Face Hub 上查找 IDEFICS 模型。

  2. 设置环境:确保您已安装最新的 transformers 版本。

  3. 加载模型和处理器:导入必要的类并加载所需的 IDEFICS 检查点。

  4. 准备输入:创建包含交错文本字符串和图像 URL 或 PIL 图像的提示。

  5. 通过 API 集成:使用带有准备好的输入和生成参数的 `generate` 方法。

  6. 解码输出:处理生成的 ID 以获取人类可读的文本。

  7. 运行推理:执行代码以根据多模态输入生成文本。

  • 图像问答
  • 视觉内容描述
  • 多模态叙事
  • 开放研究基础
  • AI 透明度
  • AI 民主化

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IDEFICS Visual Language Model 评价

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