InternVL3
InternVL3 é uma série avançada de modelo de linguagem grande multimodal (MLLM) que demonstra desempenho superior em percepção multimodal, raciocínio e capacidades estendidas, como uso de ferramentas, agentes GUI, análise de imagem industrial e percepção de visão 3D.
https://internvl.opengvlab.com/?ref=aipure&utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:May 16, 2025
Tendências de Tráfego Mensal do InternVL3
InternVL3 recebeu 5.2k visitas no mês passado, demonstrando um Declínio Significativo de -20.3%. Com base em nossa análise, essa tendência está alinhada com a dinâmica típica do mercado no setor de ferramentas de IA.
Ver histórico de tráfegoO que é InternVL3
InternVL3 é a iteração mais recente da família InternVL, representando um avanço significativo na tecnologia de IA multimodal. Como sucessor do InternVL 2.5, oferece capacidades aprimoradas no processamento e compreensão de vários tipos de entradas, incluindo imagens, vídeos e texto. O modelo vem em vários tamanhos, variando de 1B a 78B parâmetros, tornando-o adaptável para diferentes cenários de implantação, mantendo altos padrões de desempenho.
Principais Recursos do InternVL3
InternVL3 é uma série avançada de modelos de linguagem grandes multimodais (MLLM) que demonstra desempenho geral superior em comparação com seu antecessor InternVL 2.5. Ele apresenta percepção multimodal e capacidades de raciocínio aprimoradas, com modelos que variam de 1B a 78B parâmetros. O modelo incorpora designs importantes como Codificação de Posição Visual Variável, Pré-Treinamento Multimodal Nativo, Otimização de Preferência Mista e Escalonamento Multimodal em Tempo de Teste.
Arquitetura Multimodal Avançada: Suporta inferência em lote eficiente com entradas de imagem, vídeo e texto intercaladas por meio de várias implementações de atenção, incluindo SDPA e FA2
Tamanhos de Modelo Escaláveis: Oferece múltiplas variantes de modelo de 1B a 78B parâmetros para atender a diferentes necessidades de implantação e recursos computacionais
Pré-Treinamento Multimodal Nativo: Substitui o aquecimento MLP convencional por pré-treinamento multimodal nativo para melhor alinhamento de recursos e desempenho
Janela de Contexto Aprimorada: Suporta o processamento de textos longos, múltiplas imagens e vídeos com capacidades de manuseio aprimoradas
Casos de Uso do InternVL3
Análise de Imagem Industrial: Permite análise detalhada e interpretação de imagens industriais para controle de qualidade e otimização de processos
Aplicações de Agente de GUI: Facilita a interação com interfaces gráficas de usuário para testes automatizados e análise da experiência do usuário
Percepção de Visão 3D: Suporta tarefas avançadas de visão 3D para aplicações em robótica, sistemas autônomos e ambientes virtuais
Integração de Uso de Ferramentas: Permite a integração com várias ferramentas e sistemas para funcionalidade aprimorada e capacidades de automação
Vantagens
Percepção multimodal e capacidades de raciocínio superiores
Opções de tamanho de modelo flexíveis para diferentes cenários de implantação
Suporte abrangente para vários tipos de entrada (texto, imagem, vídeo)
Desvantagens
Modelos maiores exigem recursos computacionais significativos
Pode precisar de configurações de hardware específicas para desempenho ideal (por exemplo, várias GPUs para modelo de 78B)
Como Usar o InternVL3
Instalar Pacotes Necessários: Instale lmdeploy>=0.7.3 e transformers>=4.37.2 usando pip: 'pip install lmdeploy>=0.7.3 transformers>=4.37.2'
Importar Bibliotecas Necessárias: Importe as bibliotecas necessárias: 'from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig' e 'from lmdeploy.vl import load_image'
Selecionar Tamanho do Modelo: Escolha entre os tamanhos de modelo InternVL3 disponíveis: 1B, 2B, 8B, 9B, 38B ou 78B. Exemplo: model = 'OpenGVLab/InternVL3-8B'
Carregar Imagem: Carregue sua imagem usando a função load_image: 'image = load_image(your_image_path)'
Criar Pipeline: Inicialize o pipeline com a configuração apropriada: 'pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))'
Gerar Resposta: Obtenha a resposta do modelo passando a imagem e o prompt: 'response = pipe(('descreva esta imagem', image))'
Imprimir Saída: Exiba a resposta do modelo: 'print(response.text)'
Opcional: Implantar como Servidor API: Para implantar como servidor API: 'lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-[SIZE] --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1'
Perguntas Frequentes do InternVL3
InternVL3 é uma série avançada de modelo de linguagem grande multimodal (MLLM) de código aberto que demonstra desempenho geral superior em comparação com as versões anteriores. Ele é posicionado como uma alternativa ao GPT-4V.
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Análises do Site InternVL3
Tráfego e Classificações do InternVL3
5.2K
Visitas Mensais
-
Classificação Global
-
Classificação por Categoria
Tendências de Tráfego: Feb 2025-Apr 2025
Insights dos Usuários do InternVL3
00:04:32
Duração Média da Visita
3.6
Páginas por Visita
39.52%
Taxa de Rejeição dos Usuários
Principais Regiões do InternVL3
CN: 51.86%
SG: 15.96%
TW: 13.78%
IN: 9.86%
KR: 4.57%
Others: 3.97%
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