Puyu Lingbi 165

Пуъюй·Линби (浦语·灵笔) — это визуально-языковая большая модель, разработанная на основе большой языковой модели Шушэн·Пуъюй, обладающая выдающимися способностями к пониманию и созданию изображений и текстов и имеющая ряд преимуществ:

Создание контента с чередованием текста и изображений: Пуъюй·Линби может создавать для пользователей уникальные статьи, сочетающие текст и изображения. Сгенерированные статьи отличаются литературным стилем, а текст и изображения удачно дополняют друг друга, обеспечивая эффект полного погружения при чтении. Эта возможность реализуется с помощью следующих шагов:

Понимание пользовательских инструкций и создание длинных статей, соответствующих требованиям.

Интеллектуальный анализ статьи и автоматическое планирование идеального расположения иллюстраций, определение требуемого содержания изображений.

Многоуровневый интеллектуальный отбор для выбора наиболее подходящих изображений из библиотеки.

Понимание текста и изображений на основе обширных мультимодальных знаний: Пуъюй·Линби использует эффективные стратегии обучения, внедряя в модель огромные объёмы мультимодальных концепций и данных знаний, что обеспечивает мощные способности к пониманию изображений и текста, а также к диалогу.

Выдающаяся производительность: Пуъюй·Линби достигла лучших результатов в ряде основных тестов для визуально-языковых больших моделей, включая MME Benchmark (англоязычный тест), MMBench (англоязычный тест), Seed-Bench (англоязычный тест), CCBench (китайскоязычный тест), MMBench-CN (китайскоязычный тест).

Наш открытый проект Пуъюй·Линби включает две версии:

InternLM-XComposer-VL-7B: модель мультимодального предобучения и многозадачного обучения, основанная на большой языковой модели Шушэн·Пуъюй, демонстрирующая выдающуюся производительность в различных тестах, таких как: MME Benchmark, MMBench, Seed-Bench, CCBench, MMBench-CN.

InternLM-XComposer-7B: дообученная модель для создания статей с чередованием текста и изображений, а также для интеллектуального диалога.

Пуъюй·Линби уже является проектом с открытым исходным кодом и одновременно доступна на GitHub, Hugging Face и Сообществе ModelScope (魔搭社区).