導(dǎo)讀:商湯科技于今日發(fā)布了多模態(tài)多任務(wù)通用大模型“書生(INTERN)2.5”,擁有 30 億參數(shù),號稱是目前全球開源模型中 ImageNet 準(zhǔn)確度最高、規(guī)模最大,同時也是物體檢測標(biāo)桿數(shù)據(jù)集 COCO 中唯一超過 65.0 mAP 的模型。
3 月 14 日消息,商湯科技于今日發(fā)布了多模態(tài)多任務(wù)通用大模型“書生(INTERN)2.5”,擁有 30 億參數(shù),號稱是目前全球開源模型中 ImageNet 準(zhǔn)確度最高、規(guī)模最大,同時也是物體檢測標(biāo)桿數(shù)據(jù)集 COCO 中唯一超過 65.0 mAP 的模型。
據(jù)介紹,“書生 2.5”的圖文跨模態(tài)開放任務(wù)處理能力可為自動駕駛、機(jī)器人等通用場景任務(wù)提供高效精準(zhǔn)的感知和理解能力支持?!皶庇缮虦萍肌⑸虾H斯ぶ悄軐?shí)驗(yàn)室、清華大學(xué)、香港中文大學(xué)、上海交通大學(xué)于 2021 年 11 月首次共同發(fā)布,并持續(xù)聯(lián)合研發(fā)。
改進(jìn)方面,“書生 2.5”實(shí)現(xiàn)了通過文本來定義任務(wù),從而可以靈活地定義不同場景的任務(wù)需求,并根據(jù)給定視覺圖像和任務(wù)的提示性語句,給出相應(yīng)的指令或作答,進(jìn)而具備通用場景下的高級感知和復(fù)雜問題處理能力,比如圖像描述、視覺問答、視覺推理和文字識別等。
在自動駕駛和居家機(jī)器人等通用場景下,“書生 2.5”可輔助處理各種復(fù)雜任務(wù)。
例如,在自動駕駛場景中,可以大幅提升場景感知理解能力,準(zhǔn)確輔助車輛判斷交通信號燈狀態(tài)、道路標(biāo)志牌等信息,為車輛決策規(guī)劃提供有效信息輸入。
▲利用多模態(tài)多任務(wù)通用大模型輔助完成自動駕駛場景中各類復(fù)雜任務(wù)
▲利用多模態(tài)多任務(wù)通用大模型輔助完成居家機(jī)器人場景中各類復(fù)雜任務(wù)
除解決自動駕駛和居家機(jī)器人這類復(fù)雜問題的能力,“書生 2.5”通用大模型也可解決紛繁復(fù)雜的日常生活中的常見任務(wù),滿足各種需求。
除全圖級別的以圖生文,“書生 2.5”通用大模型同樣可根據(jù)物體邊框更精細(xì)化定位任務(wù)需求。
“書生 2.5”同時具備AIGC“以文生圖”的能力??筛鶕?jù)用戶提出的文本創(chuàng)作需求,利用擴(kuò)散模型生成算法,生成高質(zhì)量、自然的寫實(shí)圖像。
例如,借助“書生 2.5”的以文生圖能力幫助自動駕駛技術(shù)研發(fā),通過生成各類真實(shí)的道路交通場景,如繁忙的城市街道、雨天擁擠車道、馬路上奔跑的狗等,生成寫實(shí)的 Corner Case 訓(xùn)練數(shù)據(jù),進(jìn)而訓(xùn)練自動駕駛系統(tǒng)對 Corner Case 場景的感知能力上限。
“書生 2.5”還可根據(jù)文本快速檢索出視覺內(nèi)容。
例如,可在相冊中返回文本所指定的相關(guān)圖像,或是在視頻中檢索出與文本描述最相關(guān)的幀,提高視頻中時間定位任務(wù)的效率。此外還支持引入物體檢測框,根據(jù)文本返回最相關(guān)的物體,實(shí)現(xiàn)開放世界視頻或圖像中物體檢測及視覺定位。
即日起,“書生 2.5”多模態(tài)通用大模型已在商湯參與的通用視覺開源平臺 OpenGVLab 開源,IT之家附GitHub 倉庫訪問鏈接。