ModelBest: das weltweit führende leichte, leistungsstarke Endseiten-Big-Modell

Allgemeine Einführung

ModelBest ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung leichtgewichtiger und leistungsstarker Big Models konzentriert und sich der Anwendung fortschrittlicher KI-Technologien auf Mainstream-Unterhaltungselektronik und verschiedene Endgeräte des täglichen Lebens verschrieben hat. Die Endgeräte-Modelle der MiniCPM-Serie von ModelBest sind bekannt für ihre extreme Rechen- und Speichereffizienz, die geringe Anzahl an Parametern, die schnelle Inferenzgeschwindigkeit, die überragende Leistung und die flexible Bereitstellung usw. Die großen Modelle von ModelBest zeichnen sich durch multimodales Verstehen, OCR und Videoverstehen aus und übertreffen fortschrittliche Modelle wie GPT-4V in einem umfassenden Benchmarking.

Funktionsliste

• Leichte, leistungsstarke GroßmodelleEffiziente Arithmetik und Speichernutzung für eine breite Palette von Endgeräten.
• MiniCPM-ReiheEs verfügt über leistungsstarke Funktionen für multimodales Verstehen und OCR, einschließlich MiniCPM-V 2.6, MiniCPM-Llama3-V 2.5 usw.
• multimodales VerständnisUnterstützung für Videoverstehen in Echtzeit, gemeinsames Verstehen mehrerer Bilder und visuelle Analogie.
• Effiziente AusrichttechnologieAnwendung der selbst entwickelten RLAIF-V-Technologie zur Verringerung von Täuschungen und zur Verbesserung der Glaubwürdigkeit von multimodalen Verhaltensweisen.
• endbenutzerfreundlichNur 6 GB Speicher nach der Quantisierung und bis zu 18 Token/s Inferenzgeschwindigkeit.
• Open Source und KollaborationZusammenarbeit mit der Tsinghua-Universität, Great Wall Motor und vielen anderen Parteien zur Förderung der Anwendung und Entwicklung der Big-Model-Technologie.

Hilfe verwenden

Installation und Einsatz

1. Modelle herunterladenBesuchen Sie die offizielle ModelBest-Website (Github-Portal), wählen Sie die gewünschte MiniCPM-Modellversion zum Herunterladen aus.
2. Umgebung KonfigurationVergewissern Sie sich, dass das Gerät über die erforderliche Hardware verfügt (z. B. einen Grafikprozessor mit 8 GB RAM) und dass die entsprechenden Bibliotheken installiert sind.
3. ModellbeladungLaden des Modells in die Anwendung unter Verwendung der bereitgestellten API oder des SDK.
4. Testen und OptimierenAusführen von Testfällen, um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß funktioniert, und Optimieren der Konfiguration nach Bedarf.

Schneller Einsatz vor Ort:Ollama: Native Ein-Klick-Bereitstellung von Open Source Big Language-Modellen

Funktion Betriebsanleitung

1. multimodales Verständnis::
   • Videoverstehen in EchtzeitEingabe von Videodaten in das Modell, um Analyseergebnisse in Echtzeit zu erhalten.
   • Gemeinsames Verständnis von mehreren DiagrammenMehrere Bilder eingeben und das Modell führt eine gemeinsame Analyse durch, um ein umfassendes Ergebnis zu erhalten.
   • visuelle AnalogieDas Modell führt bei den eingegebenen Bildern visuelle Analogien durch und gibt ähnliche Bilder oder verwandte Informationen aus.
2. OCR-Funktionen::
   • TexterkennungBeim Hochladen von Bildern erkennt das Modell automatisch Textinformationen und extrahiert diese aus den Bildern.
   • Szenario TextverständnisModelle für die genaue Erkennung und das Verständnis von Text in komplexen Szenen.
3. Modell-Optimierung::
   • ParametrisierungAnpassung der Modellparameter zur Verbesserung der Leistung je nach Anwendungsszenario.
   • DatenerweiterungVerbesserung der Generalisierungsfähigkeit des Modells durch Erhöhung der Vielfalt der Trainingsdaten.

Anwendungsbeispiel

• intelligentes Gerät (Smartphone, Tablet, etc.)Einsatz von MiniCPM-Modellen auf Geräten wie Smartphones und Tablets für effizientes multimodales Verstehen und OCR-Funktionen.
• automatisches FahrenDie KI-Technologie des Unternehmens wird im autonomen Fahrsystem eingesetzt, um das Umweltbewusstsein und die Entscheidungsfähigkeit des Fahrzeugs zu verbessern.
• intelligenter RoboterIntegration von MiniCPM-Modellen in verkörperten Robotern für die Mensch-Roboter-Interaktion und das Verständnis der Umgebung.

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