Ovis2:阿里巴巴推出多模态大语言模型,解锁AI新可能

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:

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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

  1. 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。

  2. 四阶段训练策略

    1. 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。

    2. 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。

    3. 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。

    4. 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。

  3. 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。

  4. 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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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


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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