MiMo-VL - modelo multimodal de código aberto da Xiaomi

O que é o MiMo-VL

Principais recursos do MiMo-VL

• Raciocínio e questionário sobre imagens complexasCompreender com precisão o conteúdo de imagens complexas, dando explicações e respostas razoáveis.
• Operação e interação da GUISuporte a até mais de 10 etapas de operações de GUI para entender e executar instruções complexas.
• Compreensão de vídeos e idiomasCompreensão do conteúdo do vídeo, raciocínio e questionamento em conjunto com a linguagem.
• Análise e raciocínio de documentos longosProcessamento de documentos longos para raciocínio complexo e extração de informações.
• Otimização da experiência do usuário: Aprimoramento da inferência, do desempenho perceptual e da experiência do usuário com base no aprendizado por reforço on-line híbrido.

Endereço do site oficial da MiMo-VL

• Repositório do Github::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL
• Biblioteca do modelo HuggingFace::https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-vl
• Documentos técnicos::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL/blob/main/MiMo-VL-Technical-Report

Como usar o MiMo-VL

• Plataforma Hugging Face::
  • Acesso à biblioteca de modelos do Hugging FaceAcesso a MiMo-VLsBiblioteca de modelos de rostos abraçadosPágina.
  • Modelos de carregamentoUse a biblioteca Python da Hugging Face para carregar o modelo MiMo-VL. Exemplo:

from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor

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

• • Processamento de dados de entradaDados de entrada, como imagens, vídeos ou texto, são pré-processados com base no processador.
  • Gerar saídaEntrada de dados: insira os dados processados no modelo e obtenha a saída do modelo.
• Repositório do GitHub::
  • Clonagem de repositórios do GitHub: AcessoRepositório do GitHubclonar o repositório localmente.

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

• • Instalação de dependênciasInstale as dependências necessárias do Python de acordo com o arquivo requirements.txt no repositório.

pip install -r requirements.txt

• • código de execuçãoSiga as instruções no repositório para executar o código de amostra ou abrir um aplicativo.

Principais vantagens do MiMo-VL

• Forte capacidade de fusão multimodalProcessamento de dados multimodais, como imagens, vídeo e texto, para entender cenários complexos.
• Excelente desempenho de inferênciaDesempenho excelente em vários benchmarks, como 66,71 TP3T no MMMU-val e 59,41 TP3T no OlympiadBench.
• Otimização da experiência do usuárioBaseado no aprendizado por reforço on-line misto (MORL), os comportamentos do modelo são ajustados dinamicamente com base no feedback do usuário para aprimorar a experiência do usuário.
• Ampla gama de cenários de aplicaçãoAplicável a uma variedade de campos, como atendimento inteligente ao cliente, casa inteligente e pesquisa científica.
• Código aberto e suporte da comunidadeFornecimento de código-fonte aberto e suporte à comunidade para facilitar a pesquisa e o desenvolvimento do desenvolvedor.

Pessoas a quem o MiMo-VL se destina

• Pesquisadores de IAFoco em pesquisas nas áreas de fusão multimodal, raciocínio complexo, visão e compreensão da linguagem.
• Desenvolvedores e engenheirosO desenvolvimento de aplicativos inteligentes, como atendimento inteligente ao cliente, casa inteligente, assistência médica inteligente etc., exige a integração da funcionalidade multimodal.
• cientista de dadosProcessamento e análise de dados multimodais para melhorar o desempenho do modelo e a eficiência do processamento de dados.
• Educadores e alunosAuxílio ao ensino e à aprendizagem, por exemplo, resolução de problemas de matemática, aprendizagem de programação, etc.
• Profissionais da área médicaAnálise de imagens médicas e compreensão de textos para melhorar a eficiência e a precisão do diagnóstico.