InternVL3-78B의 주요 기능은 무엇입니까?

주요 기능으로는 가변 시각적 위치 인코딩(V2PE), 네이티브 멀티모달 사전 학습, 혼합 선호도 최적화 및 멀티모달 테스트 시간 조정이 있습니다.

InternVL3는 이전 버전에 비해 어떤 새로운 기능을 제공합니까?

InternVL3는 멀티모달 인식 및 추론 기능이 향상되었으며 도구 사용, GUI 에이전트, 산업 이미지 분석 및 3D 비전 인식과 같은 기능으로 확장되었습니다.

InternVL3를 어떻게 배포할 수 있습니까?

InternVL3는 멀티모달 비전-언어 모델을 위한 사용하기 쉬운 파이프라인을 제공하는 LMDeploy를 사용하여 배포할 수 있습니다. API 서버 배포와 모델 양자화 옵션을 사용한 직접 파이프라인 사용을 모두 지원합니다.

VisualPRM은 무엇이며 InternVL을 어떻게 향상시키나요?

VisualPRM은 InternVL2.5-8B 및 InternVL2.5-78B의 추론 성능을 각각 8.4점 및 5.9점 향상시키는 8B 파라미터의 고급 멀티모달 프로세스 보상 모델입니다.

InternVL3

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InternVL3는 멀티모달 인식, 추론 및 도구 사용, GUI 에이전트, 산업 이미지 분석 및 3D 비전 인식과 같은 확장된 기능에서 뛰어난 성능을 보여주는 고급 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM) 시리즈입니다.

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https://internvl.opengvlab.com/?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:May 16, 2025

InternVL3 월간 트래픽 동향

InternVL3은(는) 지난달 5.2k회 방문을 기록했으며, 이는 -20.3%의 큰 폭의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.

과거 트래픽 보기

InternVL3이란?

InternVL3는 InternVL 제품군의 최신 버전으로, 멀티모달 AI 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. InternVL 2.5의 후속 제품으로서 이미지, 비디오 및 텍스트를 포함한 여러 유형의 입력을 처리하고 이해하는 데 향상된 기능을 제공합니다. 이 모델은 1B에서 78B 파라미터에 이르는 다양한 크기로 제공되므로 높은 성능 표준을 유지하면서 다양한 배포 시나리오에 적합합니다.

InternVL3의 주요 기능

InternVL3는 이전 버전인 InternVL 2.5에 비해 전반적인 성능이 뛰어난 고급 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM) 시리즈입니다. 향상된 멀티모달 인식 및 추론 기능을 제공하며, 모델은 10억 개에서 780억 개의 파라미터 범위를 가집니다. 이 모델은 가변 시각적 위치 인코딩, 네이티브 멀티모달 사전 학습, 혼합 선호도 최적화 및 멀티모달 테스트 시간 스케일링과 같은 주요 설계를 통합합니다.

고급 멀티모달 아키텍처: SDPA 및 FA2를 포함한 다양한 어텐션 구현을 통해 인터리브된 이미지, 비디오 및 텍스트 입력을 사용하여 효율적인 배치 추론을 지원합니다.

확장 가능한 모델 크기: 다양한 배포 요구 사항 및 컴퓨팅 리소스에 맞게 10억 개에서 780억 개의 파라미터에 이르는 여러 모델 변형을 제공합니다.

네이티브 멀티모달 사전 학습: 더 나은 기능 정렬 및 성능을 위해 기존 MLP 워밍업을 네이티브 멀티모달 사전 학습으로 대체합니다.

향상된 컨텍스트 창: 향상된 처리 기능으로 긴 텍스트, 여러 이미지 및 비디오 처리를 지원합니다.

InternVL3의 사용 사례

산업 이미지 분석: 품질 관리 및 프로세스 최적화를 위해 산업 이미지에 대한 자세한 분석 및 해석을 지원합니다.

GUI 에이전트 애플리케이션: 자동화된 테스트 및 사용자 경험 분석을 위해 그래픽 사용자 인터페이스와의 상호 작용을 용이하게 합니다.

3D 비전 인식: 로보틱스, 자율 시스템 및 가상 환경 애플리케이션을 위한 고급 3D 비전 작업을 지원합니다.

도구 사용 통합: 향상된 기능 및 자동화 기능을 위해 다양한 도구 및 시스템과의 통합을 지원합니다.

장점

뛰어난 멀티모달 인식 및 추론 기능

다양한 배포 시나리오를 위한 유연한 모델 크기 옵션

여러 입력 유형(텍스트, 이미지, 비디오)에 대한 포괄적인 지원

단점

더 큰 모델은 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

최적의 성능을 위해 특정 하드웨어 구성(예: 780억 모델의 경우 여러 GPU)이 필요할 수 있습니다.

InternVL3 사용 방법

필수 패키지 설치: pip를 사용하여 lmdeploy>=0.7.3 및 transformers>=4.37.2를 설치합니다: 'pip install lmdeploy>=0.7.3 transformers>=4.37.2'

필수 라이브러리 가져오기: 필요한 라이브러리를 가져옵니다: 'from lmdeploy import pipeline, TurbomindEngineConfig, ChatTemplateConfig' 및 'from lmdeploy.vl import load_image'

모델 크기 선택: 사용 가능한 InternVL3 모델 크기 중에서 선택합니다: 1B, 2B, 8B, 9B, 38B 또는 78B. 예: model = 'OpenGVLab/InternVL3-8B'

이미지 로드: load_image 함수를 사용하여 이미지를 로드합니다: 'image = load_image(your_image_path)'

파이프라인 생성: 적절한 구성으로 파이프라인을 초기화합니다: 'pipe = pipeline(model, backend_config=TurbomindEngineConfig(session_len=16384, tp=1), chat_template_config=ChatTemplateConfig(model_name='internvl2_5'))'

응답 생성: 이미지 및 프롬프트를 전달하여 모델 응답을 가져옵니다: 'response = pipe(('describe this image', image))'

출력 인쇄: 모델의 응답을 표시합니다: 'print(response.text)'

선택 사항: API 서버로 배포: API 서버로 배포하려면: 'lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL3-[SIZE] --chat-template internvl2_5 --server-port 23333 --tp 1'