微信 AI 模式识别中心推出视觉语言模型POINTS1.5系列，旨在提升对真实世界应用的处理能力。POINTS1.5是POINTS1.0的增强版本，它通过引入几项关键创新，改进了模型在处理高分辨率图像、双语支持（特别是中文）以及视觉指令调整数据集的过滤方法方面的表现。例如，用户需要识别一张包含多种水果的图片，并希望模型能够描述这些水果的特点。POINTS1.5能够准确地识别出图片中的香蕉、菠萝、梨和苹果，并为每种水果提供详细的描述，包括它们的味道、营养价值和常见的食用方式。
- GitHub：https://github.com/WePOINTS/WePOINTS
- 模型：https://huggingface.co/WePOINTS/POINTS-1-5-Qwen-2-5-7B-Chat
主要功能：
- 高分辨率图像处理：POINTS1.5采用了NaViT风格的视觉编码器，能够处理任意分辨率的图像，无需将图像分割成小块（tiles）。
- 双语支持：模型增强了对中文的处理能力，通过结合手动和自动方法从互联网收集大量中文图像，并进行注释。
- 视觉指令调整数据集的过滤：提出了一套严格的过滤方法，以获得最终的视觉指令调整集，从而提高模型对图像内容的理解和指令执行能力。
主要特点：
- 模块化：POINTS1.5的设计是模块化的，可以与任何现有的图像生成和编辑模型结合使用。
- 无需训练：该方法不需要额外的训练，可以直接应用于现有的模型。
- 性能提升：在多个真实世界应用中表现出色，特别是在OpenCompass排行榜上，POINTS1.5-7B在不到10亿参数的模型中名列前茅。
工作原理：
POINTS1.5遵循LLaVA风格的架构，包括视觉编码器、MLP投影器和大型语言模型（LLM）。它首先使用视觉编码器处理输入图像，然后通过MLP投影器将视觉特征映射到文本空间，最后利用LLM生成与图像和文本提示相符的输出。
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