InternVL3

InternVL3は、ビジョン言語タスク、長いコンテキストの理解、および複雑な推論に優れているために開発された高度なマルチモーダル大手言語モデル（MLLM）です。 InterNVLシリーズの一部として設計されたこのマルチモーダルのプリトレーニングを、画像、ビデオ、テキストをシームレスにプロセスするために、ドキュメント分析、現実世界の理解、および産業画像処理全体でアプリケーションを可能にします。このモデルは、多言語機能をサポートし、空間的推論、GUIエージェントの相互作用、視覚的接地を必要とするタスクの強力なパフォーマンスを実証します。

主な機能には、拡張マルチモーダルコンテキストを処理するための可変視覚位置エンコード（V2PE）と、洗練された推論出力の混合優先最適化（MPO）が含まれます。 InternVL3は、MMMUベンチマークで72.2ポイントなどの最先端の結果を達成するマルチディシップライン推論ベンチマークの以前の反復を上回ります。 1Bから78Bのパラメーターの範囲のスケーラブルなアーキテクチャにより、アカデミックリサーチ、クロスモーダル検索、ドメイン固有の分析など、多様なユースケースへの適応性が保証されます。オープンソースモデルとトレーニングリソースは、精度と汎用性の主要な閉鎖システムとの競争力のある整合性を維持しながら、専門的なアプリケーションのカスタマイズを容易にします。

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ウェブサイト： internvl.opengvlab.com

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