MiMo-VL - das quelloffene multimodale Modell von Xiaomi

Was ist MiMo-VL

Hauptmerkmale von MiMo-VL

• Komplexes Bildverstehen und QuizGenaues Verständnis des Inhalts komplexer Bilder mit angemessenen Erklärungen und Antworten.
• GUI-Bedienung und -InteraktionUnterstützt bis zu 10+ Schritte von GUI-Operationen, um komplexe Anweisungen zu verstehen und auszuführen.
• Video und SprachverstehenVerstehen von Videoinhalten, Argumentation und Quizfragen in Verbindung mit Sprache.
• Parsing und Reasoning von langen DokumentenVerarbeitung langer Dokumente für komplexe Schlussfolgerungen und Informationsextraktion.
• Optimierung der BenutzerfreundlichkeitVerbesserung der Inferenz, der Wahrnehmungsleistung und der Benutzererfahrung auf der Grundlage von hybridem Online-Verstärkungslernen.

Offizielle Website-Adresse von MiMo-VL

• Github-Repositorien::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL
• HuggingFace-Modellbibliothek::https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-vl
• Technische Papiere::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL/blob/main/MiMo-VL-Technical-Report

Wie verwende ich MiMo-VL?

• Umarmung Gesicht Plattform::
  • Zugang zur Modellbibliothek Hugging FaceZugang zu MiMo-VL'sUmarmendes Gesicht ModellbibliothekSeite.
  • Modelle laden: Verwenden Sie die Python-Bibliothek von Hugging Face, um das MiMo-VL-Modell zu laden. Beispiel:

from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor

model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("XiaomiMiMo/mimo-vl")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("XiaomiMiMo/mimo-vl")

• • Verarbeitung der EingangsdatenEingabedaten wie Bilder, Videos oder Text werden vom Prozessor vorverarbeitet.
  • Ausgabe generierenEingabe der verarbeiteten Daten in das Modell und Erhalt der Ausgabe des Modells.
• GitHub-Repository::
  • Klonen von GitHub-Repositorien: ZugangGitHub-Repositoryklonen Sie das Repository lokal.

git clone https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL.git

• • Installation von AbhängigkeitenInstallieren Sie die erforderlichen Python-Abhängigkeiten gemäß der Datei requirements.txt im Repository.

pip install -r requirements.txt

• • laufender CodeBefolgen Sie die Anweisungen im Repository, um Beispielcode auszuführen oder eine Anwendung zu öffnen.

Die wichtigsten Vorteile von MiMo-VL

• Starke multimodale FusionsfähigkeitVerarbeitung multimodaler Daten wie Bilder, Videos und Texte, um komplexe Szenarien zu verstehen.
• Ausgezeichnete InferenzleistungHervorragende Leistung in mehreren Benchmarks, z. B. 66,71 TP3T bei MMMU-val und 59,41 TP3T bei OlympiadBench.
• Optimierung der BenutzerfreundlichkeitBasierend auf Mixed Online Reinforcement Learning (MORL) wird das Verhalten des Modells dynamisch auf der Grundlage von Benutzerfeedback angepasst, um die Benutzererfahrung zu verbessern.
• Breite Palette von AnwendungsszenarienAnwendbar in einer Vielzahl von Bereichen wie intelligenter Kundendienst, intelligentes Zuhause und wissenschaftliche Forschung.
• Open Source und Unterstützung durch die GemeinschaftBereitstellung von Open-Source-Code und Community-Unterstützung zur Erleichterung der Forschung und Entwicklung von Entwicklern.

Für MiMo-VL in Frage kommende Personen

• KI-ForscherSchwerpunkt: Forschung in den Bereichen multimodale Fusion, komplexes logisches Denken, Sehen und Sprachverständnis.
• Entwickler und IngenieureDie Entwicklung intelligenter Anwendungen wie intelligenter Kundendienst, intelligentes Zuhause, intelligente Gesundheitsfürsorge usw. erfordert die Integration multimodaler Funktionen.
• DatenwissenschaftlerVerarbeitung und Analyse multimodaler Daten zur Verbesserung der Modellleistung und der Effizienz der Datenverarbeitung.
• Lehrkräfte und StudentenHilfsmittel für das Lehren und Lernen, z. B. für das Lösen mathematischer Probleme, das Erlernen von Programmen usw.
• Medizinische FachkräfteAssistenz bei der medizinischen Bildanalyse und dem Textverständnis zur Verbesserung der diagnostischen Effizienz und Genauigkeit.