MiMo-VL - мультимодальная модель Xiaomi с открытым исходным кодом

Что такое МиМо-ВЛ

Ключевые особенности MiMo-VL

• Рассуждения и викторина по сложным картинкам: Точно понимает содержание сложных картинок, давая разумные объяснения и ответы.
• Работа и взаимодействие с графическим интерфейсом: Поддерживает до 10+ шагов операций графического интерфейса для понимания и выполнения сложных инструкций.
• Видео и понимание языка: Понимание содержания видео, рассуждения и викторины в сочетании с языком.
• Разбор и обоснование длинных документовОбработка длинных документов для сложных рассуждений и извлечения информации.
• Оптимизация пользовательского опыта: Улучшение умозаключений, перцептивной производительности и пользовательского опыта на основе гибридного онлайн-обучения с подкреплением.

Адрес официального сайта MiMo-VL

• Репозиторий Github::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL
• Библиотека моделей HuggingFace::https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-vl
• Технические документы::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL/blob/main/MiMo-VL-Technical-Report

Как использовать MiMo-VL

• Платформа для обнимающихся лиц::
  • Доступ к библиотеке моделей Hugging Face: Доступ к MiMo-VL'sБиблиотека моделей обнимающихся лицСтраница.
  • Модели для погрузки: Используйте библиотеку Python Hugging Face для загрузки модели MiMo-VL. Пример:

from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor

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

• • Обработка входных данных: Входные данные, такие как изображения, видео или текст, предварительно обрабатываются процессором.
  • Сгенерировать вывод: Ввод обработанных данных в модель и получение выходных данных модели.
• Репозиторий GitHub::
  • Клонирование репозиториев GitHub: ДоступРепозиторий GitHubКлонируйте репозиторий локально.

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

• • Установка зависимостей: Установите необходимые зависимости Python в соответствии с файлом requirements.txt в репозитории.

pip install -r requirements.txt

• • работающий код: Следуйте инструкциям в репозитории, чтобы запустить код примера или открыть приложение.

Основные преимущества MiMo-VL

• Сильная способность к мультимодальному слияниюОбработка мультимодальных данных, таких как изображения, видео и текст, для понимания сложных сценариев.
• Превосходная производительность вывода: Отличная производительность в нескольких бенчмарках, например 66,71 TP3T в MMMU-val и 59,41 TP3T в OlympiadBench.
• Оптимизация пользовательского опыта: Основанная на смешанном онлайновом обучении с подкреплением (MORL), модель поведения динамически корректируется на основе обратной связи с пользователем для повышения удобства работы с ней.
• Широкий спектр сценариев примененияПрименяется в различных областях, таких как интеллектуальное обслуживание клиентов, умный дом и научные исследования.
• Открытый исходный код и поддержка сообщества: Предоставление открытого исходного кода и поддержка сообщества для содействия исследованиям и разработкам разработчиков.

Люди, для которых предназначен МиМо-ВЛ

• Исследователи искусственного интеллектаФокусируется на исследованиях в области мультимодального слияния, сложных рассуждений, зрения и понимания языка.
• Разработчики и инженеры: Разработка интеллектуальных приложений, таких как "умное" обслуживание клиентов, "умный" дом, "умное" здравоохранение и т. д., требует интеграции мультимодальной функциональности.
• специалист по анализу данных: Обработка и анализ мультимодальных данных для повышения производительности модели и эффективности обработки данных.
• Преподаватели и студенты: Помощь в преподавании и обучении, например, решение математических задач, обучение программированию и т.д.
• Медицинские работники: Помощь в анализе медицинских изображений и понимании текста для повышения эффективности и точности диагностики.