在人工智能领域，多模态技术正在掀起新一轮的技术革命。近日，阿里巴巴国际团队推出了全新的多模态大语言模型——Ovis2，这款模型在多模态理解与生成、视频处理、多语言支持等方面展现了卓越性能。本文将深入解析Ovis2的技术特点、应用场景及其对AI领域的重要意义。
Ovis2是什么？
Ovis2是阿里巴巴国际团队推出的一款新型多模态大语言模型，基于结构化嵌入对齐技术，有效解决了视觉与文本模态间的差异。与前代Ovis相比，Ovis2在以下几个方面实现了显著提升：
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强化小规模模型能力：优化训练策略，提升小规模模型的能力密度。
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增强推理能力：通过指令微调和偏好学习，显著提升了思维链（CoT）推理能力。
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引入视频处理能力：支持多图像输入和关键帧选择，提升跨帧视觉信息处理能力。
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多语言支持与OCR能力：支持多种语言的文本处理，从复杂视觉元素中提取结构化数据。
Ovis2提供1B、2B、4B、8B、16B和34B六个不同参数规模的模型版本，均在OpenCompass多模态评测榜单中表现出色，尤其在数学推理和视频理解方面表现突出。
Ovis2的主要功能
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多模态理解与生成 Ovis2能够处理文本、图像、视频等多种输入模态，生成高质量的文本输出，支持复杂场景下的视觉和语言任务。
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强化推理能力 基于思维链（CoT）推理能力的提升，Ovis2能够解决复杂的逻辑和数学问题，提供逐步推理的解决方案。
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视频和多图像处理 Ovis2引入视频理解能力，支持关键帧选择和多图像输入，能够处理跨帧的复杂视觉信息。
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多语言支持和OCR能力 Ovis2支持多种语言的文本处理，并能够从复杂视觉元素（如表格、图表）中提取结构化数据。
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小模型优化 通过优化训练策略，Ovis2使小规模模型达到高能力密度，满足不同应用场景的需求。
Ovis2的技术原理
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结构化嵌入对齐 Ovis2基于视觉tokenizer将图像分割成图像块（patch），提取特征后映射到“视觉单词”上，形成概率化的视觉token。视觉token与文本token一起输入到LLM中，实现模态间的结构化对齐。
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四阶段训练策略
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第一阶段：冻结LLM，训练视觉模块，学习视觉特征到嵌入的转化。
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第二阶段：进一步训练视觉模块，增强高分辨率图像理解和多语言OCR能力。
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第三阶段：用对话形式的视觉数据，使视觉嵌入对齐LLM的对话格式。
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第四阶段：进行多模态指令训练和偏好学习，提升模型对用户指令的遵循能力和输出质量。
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视频理解增强 Ovis2采用MDP3算法（基于帧与文本的相关性、组合多样性和序列性）选择关键帧，提升视频理解能力。
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基于Transformer架构 Ovis2结合强大的视觉编码器（如ViT）和语言模型（如Qwen），实现高效的多模态融合和生成。
Ovis2的应用场景
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研究人员和开发者 Ovis2为从事人工智能和多模态技术研究的专业人员提供了强大的工具，助力模型优化和算法改进。同时，开发者可以利用Ovis2开发智能应用。
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内容创作者 新闻媒体、广告和营销从业者可以通过Ovis2快速生成图片或视频的描述、文案和标题，显著提升创作效率。
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教育工作者和学生 教师可以利用Ovis2生成图片或视频的解释性文字，帮助学生理解复杂内容。学生则可以通过视觉问答功能解决学习中的问题。
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企业用户 金融、法律、医疗等行业从业者可以利用Ovis2处理复杂的文档、图像或视频数据，提取关键信息，辅助决策。
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普通用户和技术爱好者 Ovis2为对人工智能感兴趣的人群提供了探索技术的机会，支持简单的多模态任务，如生成图片描述或进行视觉问答。
Ovis2的项目地址
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GitHub仓库：https://github.com/AIDC-AI/Ovis
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HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/AIDC-AI/ovis2
结语
Ovis2的推出不仅为多模态大模型的研究和应用提供了新的方向，也为各行各业的用户提供了强大的工具。无论是技术开发者、内容创作者，还是普通用户，Ovis2都能满足多样化的应用场景需求。未来，随着Ovis2的开源和社区支持的增强，其在AI领域的影响力将进一步扩大。
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