珠海市横琴新区建设环保局网站,网站建设的业务规划,营销目标分为三个方面,博客移植wordpressMiniCPM-V2.6 是一个边缘多模态人工智能模型#xff0c;仅拥有 80 亿个参数#xff0c;却在单图像、多图像和视频理解任务中取得了低于 200 亿个参数的三项 SOTA#xff08;艺术境界#xff09;成绩#xff0c;显著增强了边缘多模态能力#xff0c;并与 GPT-…MiniCPM-V2.6 是一个边缘多模态人工智能模型仅拥有 80 亿个参数却在单图像、多图像和视频理解任务中取得了低于 200 亿个参数的三项 SOTA艺术境界成绩显著增强了边缘多模态能力并与 GPT-4V 水平全面接轨。 以下是其特点摘要 机型特点 MiniCPM-V2.6 在边缘单图像、多图像、视频理解等核心能力上实现了全面超越并首次将实时视频理解和多图像联合理解功能引入边缘更加贴近复杂的真实场景。 效率和性能 该模型占地面积小却拥有极高的像素密度令牌密度是 GPT-4o 单令牌编码像素密度的两倍在边缘设备上实现了极高的运行效率。 边缘友好性 量化后的模型仅需 6GB 内存边缘推理速度高达每秒 18 个令牌比上一代产品快 33%并支持多种语言和推理框架。 功能扩展 通过 OCR 功能MiniCPM-V2.6 将高清图像解析功能从单图像扩展到多图像和视频场景减少了视觉标记的数量节省了资源。 推理能力 它在多图像理解和复杂推理任务如调整自行车座椅的分步说明以及识别备忘录图像中的基本点方面表现出卓越的能力。 多图像 ICL该模型支持上下文少量学习可快速适应特定领域的任务并提高输出稳定性。 高清视觉架构 通过统一的视觉架构该模型的 OCR 功能得以持续从而能够从单图像顺利扩展到多图像和视频。 超低幻视率 MiniCPM-V2.6 在幻觉评估中表现出色证明了其可靠性。
MiniCPM-V2.6 模型的推出对边缘人工智能的发展具有重要意义。它不仅增强了多模态处理能力还展示了在资源有限的边缘设备上实现高性能人工智能的可能性。
MiniCPM-V2.6 开源资源:
GitHub:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V
HuggingFace:
https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
llama.cpp, ollama, vllm Deployment Tutorial Address:
https://modelbest.feishu.cn/docx/Duptdntfro2Clfx2DzuczHxAnhc
MiniCPM Series Open Source Address:
https://github.com/OpenBMB/MiniCPM
感谢大家花时间阅读我的文章你们的支持是我不断前进的动力。期望未来能为大家带来更多有价值的内容请多多关注我的动态
