project
openPangu-VL-7B - 华为开源的多模态模型
openPangu-VL-7B 是华为推出的开源多模态模型,专为昇腾硬件优化。模型结合语言和视觉能力,具备强大的视觉定位和OCR功能,能高效处理图像、文档和视频任务。
openPangu-VL-7B是什么
openPangu-VL-7B 是华为推出的开源多模态模型,专为昇腾硬件优化。模型结合语言和视觉能力,具备强大的视觉定位和OCR功能,能高效处理图像、文档和视频任务。模型在昇腾芯片上推理性能卓越,720P图像推理时延仅160毫秒,适合端侧部署和个人开发。openPangu-VL-7B 创新的视觉编码器和训练策略,使其在多模态任务中表现优异,为昇腾生态带来新动力,助力开发者探索更多应用场景。
openPangu-VL-7B的主要功能
-
视觉定位与目标计数:模型能准确识别图像中的目标位置进行计数,例如在复杂场景中定位所有樱桃番茄并计数。
-
文档理解与OCR:模型能将文档截图转换为Markdown格式,支持文本识别和图表理解,极大提升文档处理效率。
-
通用视觉问答:支持理解、回答与图像内容相关的问题,例如描述图片场景或解释图像中的细节。
-
短视频理解:模型能分析短视频内容,提取关键信息,支持视频内容的快速解读。
-
多模态任务处理:支持多种多模态任务,如视觉推理、多图理解等,适应广泛的应用场景。
openPangu-VL-7B的技术原理
-
昇腾原生架构:模型专为昇腾硬件优化,采用适配昇腾的视觉编码器,吞吐量较传统编码器提升15%,推理性能显著增强。
-
创新的视觉编码器:结合22层窗口注意力和4层全注意力,提升细粒度视觉理解能力。同时,模型采用多标签对比学习框架,为视觉定位任务筑牢基础。
-
混合损失设计:通过“加权逐样本损失+逐令牌损失”的混合方案,解决不同长度样本的学习均衡问题,提升模型的泛化能力。
-
带填充的定位数据格式:模型采用000-999千分位带填充相对坐标,降低学习难度,提升定位任务的精度和效率。
-
大规模预训练:完成3T+tokens的无突刺集群长稳训练,为开发者提供昇腾集群的实践参考,提升模型的通用性和适应性。
openPangu-VL-7B的项目地址
- 项目官网:https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-VL-7B
- 技术论文:https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openPangu-VL-7B/blob/main/doc/technical_report.pdf
openPangu-VL-7B的应用场景
-
智能文档处理:将文档截图或扫描件中的文字和图表快速转换为Markdown等格式,提升文档处理效率,节省人工摘录时间。
-
视觉问答:用户上传图片后,模型能回答与图片内容相关的问题,如描述场景、识别物体等,广泛应用于教育和信息查询。
-
目标定位与计数:在工业生产中快速定位和计数零部件,或在零售场景中管理货架商品,提高生产效率和库存管理精度。
-
短视频内容分析:模型能自动提取短视频的关键信息,生成视频摘要或审核内容,帮助用户快速了解视频并提升内容管理效率。
-
智能客服:结合图像和文本信息,为用户提供更准确的客服解答,例如通过商品图片辅助咨询,提升客户服务体验。