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Molmo:Ai2构建的一系列多模态开放语言模型

综合介绍

Molmo 是由 Allen Institute for AI (Ai2) 开发的一款多模态开放语言模型。该模型结合了文本和视觉数据处理能力,能够识别图像中的物体并生成准确的描述。Molmo 在多个基准测试中表现优异,特别是在文档阅读和视觉推理等复杂任务中,展现了其强大的能力。Ai2 已经在 Hugging Face 上发布了这些模型和数据集,并计划在未来几个月推出更多模型和扩展技术报告,旨在为研究者提供更多资源,了解更多细节请点击 技术报告

Molmo 的关键创新在于其使用了全新的图像描述数据集,模型在 PixMo 上进行训练,PixMo 是一个包含 100 万个高度精选的图像-文本对的数据集。这些数据集完全由人类注释员通过语音描述收集。此外,Molmo 还引入了多样化的数据集混合进行微调,包括创新的二维指点数据,使得 Molmo 能够不仅使用自然语言回答问题,还能使用非语言提示。

Molmo:Ai2构建的一系列多模态开放语言模型-1

Molmo基于Qwen2-72B,使用OpenAI的CLIP作为视觉骨干,增强了模型处理图像和文本的能力。

 


Molmo-72B:在学术基准测试中取得了最高分,在人工评估中排名第二,仅略低于 GPT-4o。也优于几个最先进的专有系统,包括 Gemini 1.5 Pro、Flash 和 Claude 3.5 Sonnet。 MolmoE-1B:最高效的Molmo模型,基于我们完全开放的 OLMoE-1B-7B 混合专家 LLM,在学术基准和人工评估中几乎与 GPT-4V 的性能相当。 两个Molmo-7B 模型:在学术基准和人工评估中的表现都介于 GPT-4V 和 GPT-4o 之间,并且在两个基准测试中都明显优于最近发布的 Pixtral 12B 模型。

 

开放更多权重和数据模型

 

功能列表

  • 图像识别:能够识别图像中的物体并生成描述。
  • 文本生成:根据输入的文本或图像生成相关的文本描述。
  • 多模态数据处理:结合文本和视觉数据进行复杂任务处理。
  • 开源资源:提供模型和数据集的开源资源,供研究者使用。
  • 在线演示:提供在线演示功能,用户可以上传图像并生成描述。

使用帮助

使用指南

  1. 图像识别:在网站首页点击“上传图像”按钮,选择要识别的图像文件。上传完成后,系统会自动生成图像描述。
  2. 文本生成:在文本框中输入要生成描述的文本或问题,点击“生成”按钮,系统会根据输入内容生成相关的文本描述。
  3. 多模态数据处理:用户可以同时上传图像和文本,系统会结合两者进行处理,并生成综合描述。
  4. 开源资源:访问 Hugging Face 平台,搜索 Molmo 模型,下载并使用提供的开源资源。
  5. 在线演示:在网站首页点击“在线演示”按钮,进入演示页面。用户可以上传图像或输入文本,实时体验 Molmo 的功能。

功能操作流程

  1. 图像识别
    • 打开 Molmo 网站,点击“上传图像”按钮。
    • 选择要识别的图像文件,点击“上传”。
    • 等待系统处理,生成图像描述。
    • 查看并保存生成的描述。
  2. 文本生成
    • 在文本框中输入要生成描述的文本或问题。
    • 点击“生成”按钮,等待系统处理。
    • 查看生成的文本描述,并根据需要进行编辑或保存。
  3. 多模态数据处理
    • 同时上传图像和文本,点击“处理”按钮。
    • 系统会结合图像和文本进行处理,生成综合描述。
    • 查看并保存生成的综合描述。
  4. 开源资源使用
    • 访问 Hugging Face 平台,搜索 Molmo 模型。
    • 下载模型和数据集,按照说明进行安装和使用。
    • 使用提供的示例代码和文档,进行二次开发或研究。
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