Ovis1.6-Gemma2-9B是阿里国际推出的一款多模态大语言模型，Ovis是一种新颖的多模态大语言模型（MLLM）架构，旨在结构化地对齐视觉和文本嵌入。Ovis1.6-Gemma2-9B基于Ovis1.5构建，Ovis1.6进一步增强了高分辨率图像处理，训练于更大、更多样化和更高质量的数据集，并通过遵循指令调优的DPO训练改进了训练过程。
主要功能：
- 结构化嵌入对齐：Ovis通过一种特别的方法，让模型在处理图片和文本时使用类似的结构化嵌入方式，这就像是给视觉信息和文本信息都贴上了易于理解的标签，使得它们能够更好地融合和交流。
- 多模态学习：它能够学习图片和文本之间的关系，从而更好地理解和生成描述图片内容的文本。
主要特点：
- 视觉嵌入表：Ovis引入了一个视觉嵌入表，这就像是给每个视觉元素（比如图片中的一个部分）一个特定的“身份证”，以便模型能够识别和使用这些元素。
- 概率化的视觉嵌入：模型会计算每个视觉元素与嵌入表中各个“身份证”的相似度，形成一个概率分布，这增加了模型处理视觉信息的灵活性。
工作原理：
Ovis首先将图片分割成多个小块，称为“视觉补丁”。然后，它为每个视觉补丁分配一个概率分布，这个分布表明了该补丁与嵌入表中各个视觉词的相似度。通过这种方式，每个视觉补丁可以与嵌入表中的多个视觉词相关联，形成一个综合的视觉嵌入。这类似于文本处理中的嵌入查找，但用于视觉信息。
具体应用场景：
- 图像描述：给定一张图片，Ovis能够生成描述这张图片内容的文本。
- 视觉问答：用户可以问模型关于图片的问题，比如“图片中有多少人在骑自行车？”Ovis能够理解问题并给出答案。
- 多模态交互：在需要同时理解文本和视觉信息的场景中，比如帮助视障人士理解图片内容，或者在教育中提供图文结合的学习材料。
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