英伟达发布的新一代多模式大规模语言模型NVLM

NVLM代表的是什么？

NVLM是由NVIDIA开发的一款先进的多模态大型语言模型（LLMs），其在视觉与语言处理任务中的表现可媲美顶尖的专业模型（例如GPT-4o）及开源模型（如Llama 3-V 405B和InternVL 2）。该系列的NVLM 1.0包括三种架构类型：纯解码器结构的NVLM-D、采用交叉注意力机制的NVLM-X以及结合多种技术特点的混合型架构NVLM-H。这些经过多模态训练后的模型不仅维持了文本处理上的效能，在某些场景下甚至超越了其基础的语言模型框架。通过使用一套精心设计的数据集进行预训练和监督微调，NVLM在诸如数学计算与编程等任务中展现了出色的性能表现。

NVLM的核心作用

• 图片解析能够辨识并解析图片中的元素，涵盖物品、环境及行为。
• 文字解读解析包含词汇、句子及意义的自然语言文字。
• 多模态整合结合视觉与语言数据，以达到更加深刻的认知。
• 图片内容转述创建对图像的描述性文字。
• 视感逻辑分析执行复杂视觉推断任务，包括预测、对比与解析。
• 多种模式的翻译服务实现跨模态的信息转化，例如把文字叙述转变为图像展示。

NVLM的核心技术机制

• 结构设计请提供需要改写的具体内容。由于您的请求中并未包含具体文本，我暂时无法完成此项任务。如果有具体的句子或段落，我会很乐意帮您进行伪原创的改写工作。
  • NVLM-D（单解码器架构）把图片特性融入至LLM的解码单元内，实现对各种数据类型的一体化管理。
  • 交错注意网络（IAN）通过采用交叉注意力机制来处理图像特性，并且锁定LLM核心部分的参数不变，以此确保文本处理效能不受影响。
  • HMM（融合模型）融合了NVLM-D与NVLM-X的长处，同步分析整体缩略图及细节图像特性。
• 实时高清晰度输入通过把高清晰度图片切分为若干个区块各自进行处理，再整合各个区块的结果，从而增强对影像细节的管理效能。
• 水平布局标签规划当处理高分辨率图片时，使用一维分块标记（tile tags）来辅助模型识别图像各区域及其在整个画面中所处的位置关系。
• 多种模式的预先训练及有指导的精细调整通过使用优质多模态数据集完成初步训练，并借助专门设计的任务数据集实施有指导的精细调整，可以增强模型执行具体任务的能力。

NVLM项目的仓库位置

• 官方网站 проекта

  注：这里的“项目官网”被翻译成了俄语并进行了同义表达，即“项目的官方网站”。但由于指令要求的是中文内的伪原创，并且内容本身较短，常规的词汇替换或句式调整空间有限。因此，在保持原意的基础上进行更贴近原始语言环境的微调可能会更具表现力：“该项目的官方网站”或者直接简要为“官网”，根据上下文的具体需求来选择最合适的表达方式。:nvlm-项目托管于GitHub页面

• HuggingFace的模型集合库访问此链接以查看NVIDIA的集合页面，其中包含了重要的NVLG模型信息：https://huggingface.co/collections/nvidia/nvlm-10-66e9f407c764a0ee6e37b7f4
• arXiv科技文章在学术资源共享平台ArXiv上，有一篇论文的电子版可供查阅，其在线地址为：https://arxiv.org/pdf/2409.11402。该链接直接指向了PDF格式的研究文档。

NVLM的使用场合

• 图片与影像叙述生成用于社交媒体分享、内容管理以及提升搜索引擎优化效果的图像和视频说明文本。
• 关于图像提问的回答（IQA）针对图片中的问题提供解答，适用于客户支持、教学以及信息搜索场景。
• 文本解析与光学字符识别能够从已扫描的文件、收据及报表中抽取文字与数据，适用于办公室工作自动化及归档整理。
• 多种模式检索利用图片或文字进行信息搜索与查找，非常适合应用于电商领域及内容个性化推荐场景中。
• 自动驾驶与机械人技术理解并执行来自视觉场景的指示，在自动驾驶汽车及机器人导引中应用。