Megrez-3B-Omni:无问芯穹开源最强端侧全模态模型,支持理解图像、音频和文本三种模态数据

本文涉及的产品
图像搜索,7款服务类型 1个月
简介: Megrez-3B-Omni 是无问芯穹开源的端侧全模态理解模型,支持图像、音频和文本三种模态数据的处理,具备高精度和高推理速度,适用于多种应用场景。

❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦


🚀 快速阅读

  1. 全模态处理:支持图像、音频和文本三种模态数据的处理和理解。
  2. 高精度与速度:在多个测试集上超越34B模型,推理速度领先同精度模型300%。
  3. 多模态交互:支持语音与文本输入的自由切换,提供直观自然的交互体验。

正文(附运行示例)

Megrez-3B-Omni 是什么

公众号: 蚝油菜花 - Infini-Megrez

Megrez-3B-Omni 是无问芯穹推出的全球首个端侧全模态理解开源模型,能够处理图像、音频和文本三种模态数据。该模型在多个主流测试集上展现出超越34B模型的性能,推理速度领先同精度模型达300%。Megrez-3B-Omni 支持中文和英文语音输入,能够处理复杂的多轮对话,响应图片或文字的语音提问,实现模态间的自由切换,提供直观自然的交互体验。

Megrez-3B-Omni 通过软硬件协同优化策略,最大化利用硬件性能,提升推理速度,同时支持智能 WebSearch 功能,能够根据上下文智能判断是否需要进行网页搜索,提供更准确的回答。

Megrez-3B-Omni 的主要功能

  • 全模态理解:能处理和理解图像、音频和文本三种模态的数据。
  • 图像理解:在多个主流测试集上精度高,进行场景理解、OCR等任务,识别图像中的场景内容和提取文本信息。
  • 文本理解:在多个权威测试集上取得端上模型最优精度,处理文本信息,包括语言理解和生成。
  • 音频理解:支持中文和英文的语音输入,处理复杂的多轮对话场景,支持对输入图片或文字的语音提问。
  • 多模态交互:用户用语音指令与模型进行自然交互,实现语音与文本输入的自由切换。
  • 推理效率:用软硬件协同优化策略,实现硬件性能的最大化利用,推理速度领先同精度模型300%。
  • WebSearch功能:智能判断何时需要调用外部工具进行网页搜索,辅助回答用户的问题。

Megrez-3B-Omni 的技术原理

  • 模型压缩:基于模型压缩技术,将大型模型的能力压缩到更小的模型中,适应端侧设备的计算和存储限制。
  • 软硬件协同优化:基于深入理解硬件特性,优化模型参数与主流硬件的适配,实现硬件性能的最大化。
  • 多模态融合:集成不同模态的数据处理能力,实现跨模态的信息融合和理解。
  • 端侧推理加速:针对端侧设备优化推理算法,减少计算资源消耗,提升模型的推理速度。
  • 智能WebSearch调用:模型根据上下文智能判断是否需要进行网页搜索,提供更准确的回答。

如何运行 Megrez-3B-Omni

本地部署

环境安装和 vLLM 推理代码等部署问题请参考 Infini-Megrez-Omni

以下是一个使用 transformers 进行推理的例子,通过在 content 字段中分别传入 text、image 和 audio,可以图文/图音等多种模态和模型进行交互。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM

path = "{
   {PATH_TO_PRETRAINED_MODEL}}"  # Change this to the path of the model.

model = (
    AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        path,
        trust_remote_code=True,
        torch_dtype=torch.bfloat16,
        attn_implementation="flash_attention_2",
    )
    .eval()
    .cuda()
)

# Chat with text and image
messages = [
    {
   
        "role": "user",
        "content": {
   
            "text": "Please describe the content of the image.",
            "image": "./data/sample_image.jpg",
        },
    },
]

# Chat with audio and image
messages = [
    {
   
        "role": "user",
        "content": {
   
            "image": "./data/sample_image.jpg",
            "audio": "./data/sample_audio.m4a",
        },
    },
]

MAX_NEW_TOKENS = 100
response = model.chat(
    messages,
    sampling=False,
    max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS,
    temperature=0,
)
print(response)

资源


❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦!

🥦 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 🥦

相关文章
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 算法
换脸效果媲美GAN!一文解析OpenAI最新流生成模型「Glow」
基于流的生成模型在 2014 年已经被提出,但是一直被忽视。由 OpenAI 带来的 Glow 展示了流生成模型强大的图像生成能力。文章使用可逆 1 x 1 卷积在已有的流模型 NICE 和 RealNVP 基础上进行扩展,精确的潜变量推断在人脸属性上展示了惊艳的实验效果。
4211 0
|
22天前
|
人工智能 数据处理 语音技术
LatentLM:微软联合清华大学推出的多模态生成模型,能够统一处理和生成图像、文本、音频和语音合成
LatentLM是由微软研究院和清华大学联合推出的多模态生成模型,能够统一处理离散和连续数据,具备高性能图像生成、多模态大型语言模型集成等功能,展现出卓越的多模态任务处理能力。
75 29
LatentLM:微软联合清华大学推出的多模态生成模型,能够统一处理和生成图像、文本、音频和语音合成
|
16天前
|
人工智能 监控 算法
3D-Speaker:阿里通义开源的多模态说话人识别项目,支持说话人识别、语种识别、多模态识别、说话人重叠检测和日志记录
3D-Speaker是阿里巴巴通义实验室推出的多模态说话人识别开源项目,结合声学、语义和视觉信息,提供高精度的说话人识别和语种识别功能。项目包含工业级模型、训练和推理代码,以及大规模多设备、多距离、多方言的数据集,适用于多种应用场景。
141 18
3D-Speaker:阿里通义开源的多模态说话人识别项目,支持说话人识别、语种识别、多模态识别、说话人重叠检测和日志记录
|
27天前
|
人工智能 自然语言处理 语音技术
Ultravox:端到端多模态大模型,能直接理解文本和语音内容,无需依赖语音识别
Ultravox是一款端到端的多模态大模型,能够直接理解文本和人类语音,无需依赖单独的语音识别阶段。该模型通过多模态投影器技术将音频数据转换为高维空间表示,显著提高了处理速度和响应时间。Ultravox具备实时语音理解、多模态交互、低成本部署等主要功能,适用于智能客服、虚拟助手、语言学习等多个应用场景。
90 14
Ultravox:端到端多模态大模型,能直接理解文本和语音内容,无需依赖语音识别
|
30天前
|
人工智能 编解码 机器人
NVILA:英伟达开源视觉语言大模型,高效处理高分辨率图像和长视频
NVILA是英伟达推出的视觉语言大模型,旨在高效处理高分辨率图像和长视频,同时保持高准确性。该模型通过“扩展-压缩”策略和多种优化技术,在多个领域如机器人导航和医疗成像中展现出广泛的应用潜力。
98 13
NVILA:英伟达开源视觉语言大模型,高效处理高分辨率图像和长视频
|
2月前
|
人工智能
突破视频多模态大模型瓶颈!合成数据立大功,项目已开源
针对视频多模态大模型(LMMs)因缺乏高质量原始数据而发展受限的问题,研究人员开发了LLaVA-Video-178K数据集,包含178,510个视频,涵盖详细字幕、开放性问题回答和多项选择题。此数据集通过结合GPT-4o和人工标注,实现了广泛视频来源、动态视频选择、递归字幕生成及多样化任务设计。基于此数据集训练的LLaVA-Video模型,在视频字幕、问答等任务上表现优异,且已开源,助力视频LMM的研究与发展。
52 7
|
自然语言处理 测试技术 vr&ar
更强更通用:智源「悟道3.0」Emu多模态大模型开源,在多模态序列中「补全一切」
更强更通用:智源「悟道3.0」Emu多模态大模型开源,在多模态序列中「补全一切」
275 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大模型的多样性:从语言处理到多模态智能
本文介绍了大模型在多个领域的应用,包括自然语言处理(如Transformer、GPT、BERT、T5)、计算机视觉(如CNN、ViT、GAN)、多模态智能(如CLIP、DALL-E)、语音识别与合成(如Wav2Vec、Tacotron)以及强化学习(如AlphaGo、PPO)。这些模型展现了卓越的性能,推动了人工智能技术的发展。
73 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
音频基座大模型FunAudioLLM评测
通义语音团队最新开源了音频基座大模型FunAudioLLM,包含两大模型SenseVoice和CosyVoice。本文对这两种大模型进行整体的评测。
138 1
音频基座大模型FunAudioLLM评测
|
3月前
|
编解码 人工智能 数据可视化
imagen: 具有深度语言理解的逼真的文本到图像扩散模型
imagen: 具有深度语言理解的逼真的文本到图像扩散模型
42 0

热门文章

最新文章