In den letzten Jahren hat sich die LLM-Technologie (Large Language Model) rasant weiterentwickelt, und das visuelle Sprachmodell hat als wichtiger Zweig große Aufmerksamkeit erhalten. Insbesondere in China fördern Universitäten wie die Tsinghua-Universität und die Zhejiang-Universität aktiv die Forschung und Entwicklung von visuellen Open-Source-Modellen und verleihen der Entwicklung des heimischen Bereichs der künstlichen Intelligenz neue Dynamik. Dieser Artikel konzentriert sich auf mehrere hochkarätige Open-Source-Vision-Modelle und analysiert deren Potenzial im Bereich der Vision-Verarbeitung.
Universitäten wie die Tsinghua-Universität und die Zhejiang-Universität haben Open-Source-Alternativen zu GPT-4V gefördert, und in China ist eine Reihe visueller Open-Source-Modelle mit hervorragender Leistung entstanden. Unter ihnen haben LLaVA, CogAgent und BakLLaVA große Aufmerksamkeit erregt. LLaVA hat Fähigkeiten nahe dem GPT-4-Niveau beim visuellen Chatten und bei der Beantwortung von Argumentationsfragen nachgewiesen, während CogAgent ein Open-Source-Modell für visuelle Sprache ist, das gegenüber CogVLM verbessert wurde. Darüber hinaus ist BakLLaVA ein Mistral7B-Basismodell, das mithilfe der LLaVA1.5-Architektur erweitert wurde und eine bessere Leistung und kommerzielle Möglichkeiten bietet. Diese Open-Source-Vision-Modelle haben großes Potenzial im Bereich der Vision-Verarbeitung.
Das Aufkommen von visuellen Open-Source-Modellen wie LLaVA, CogAgent und BakLLaVA markiert Chinas bedeutenden Fortschritt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, indem es leistungsstarke Werkzeuge und Ressourcen für Wissenschaft und Industrie bereitstellt, und weist auch darauf hin, dass visuelle Sprachmodelle in der Zukunft breitere Anwendungsaussichten haben werden. Fördern Sie die nachhaltige Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz und bringen Sie Veränderungen in alle Lebensbereiche. Die Open Source dieser Modelle senkt zudem die technischen Hürden und fördert eine umfassendere Innovation und Zusammenarbeit.