
hunyuan-large-vision – 腾讯混元推出的多模态视觉理解模型
hunyuan-large-vision 是腾讯推出的多模态理解模型,基于MoE架构,激活参数达52B,支持图像、视频和3D空间输入。模型在国际知名的大模型竞技场“LMArena Vision排行榜”上取得1256分,位列第五名(国内模型第一名),展现了卓越的多语言能力和用户体验。模型由数十亿参数的混元ViT视觉编码器、自适应下采样机制的MLP连接器模块和389B参数的MoE语言模型组成,经过高质量多模态指令数据训练,具备强大的视觉和语言理解能力,广泛应用在拍照解题、视频理解、文案创作等场景。
hunyuan-large-vision 的主要功能
图像理解:能精准识别和理解各种分辨率的图像内容,支持拍照解题、图像分类、物体识别等任务。
视频理解:支持对视频内容进行分析和总结,支持视频理解、视频通话辅助等功能。
多语言交互:支持多种语言的输入和输出,具备出色的多语言理解和翻译能力。
3D空间理解:能处理3D空间数据,支持三维空间的分析和理解。
文案创作:根据图像或视频内容生成相关的文字描述或文案,助力内容创作。
hunyuan-large-vision 的技术原理
视觉编码器(混元ViT):用数十亿参数的视觉编码器,支持原生分辨率输入,能从图像和视频中精确提取视觉信息。
MLP连接器模块:基于自适应下采样机制高效压缩视觉特征,连接视觉编码器和语言模型。
MoE语言模型:拥有389B参数和52B激活参数,提供强大的多语言理解和推理能力。
高质量多模态指令数据:基于扩展高质量多模态指令数据(超过400B tokens),覆盖视觉识别、数学、科学等主题,提升模型性能。
拒绝采样微调:基于过滤错误和冗余数据,增强模型的推理能力和多语言鲁棒性。
知识蒸馏:从长思维链模型中提取知识,优化短思维链推理,提升模型在复杂任务中的表现。
hunyuan-large-vision 的项目地址
项目官网:https://vision.hunyuan.tencent.com/zh?tabIndex=0
hunyuan-large-vision 的应用场景
拍照解题:学生拍照上传题目,模型识别题目内容并提供解题思路或答案。
视频字幕生成:自动为视频生成字幕,支持多种语言,方便不同语言用户观看。
多语言文案创作:根据图像或视频内容生成不同语言的文案,适用于国际化内容创作。
虚拟现实(VR)与增强现实(AR):在VR或AR应用中,模型能理解3D空间中的物体和场景,提供交互提示。
智能客服:用户上传产品问题的图片,模型识别问题并提供解决方案。
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