腾讯AI Lab西雅图实验室开发的视觉语言模型LEOPARD

LEOPARD代表的是什么？

LEOPARD是由腾讯AI Lab西雅图实验室开发的一款视觉语言模型，专门用于处理包含大量文本信息的多图像相关任务。该模型基于两项核心技术：首先是创建了一个大规模、高质量的数据集，其中包含了大约一百万条针对富含文本且涉及多个图像场景定制化的跨模态指令优化数据；其次是设计了一种自适应高分辨率多图编码模块，能够智能调整视觉序列长度的分配。LEOPARD在各类基准测试中表现优异，尤其擅长处理需要理解单一图片内容以及基于多个视觉元素进行推理的复杂任务。

LEOPARD的核心特性

• 管理包含大量图片的复杂文本工作适用于解析与操作富含文字资讯的复杂图像环境，涵盖演示文稿、文件扫描件及网站截屏等多种形式。
• 跨越图片的推断该模型能够解析单独图片的信息，并在多张图片之间执行逻辑推断及关联构建。
• 高质量图片处理依托于先进的自适应高解析度多影像编译单元，能够高效管理高解析度图片，并确保文字与细节部分的明晰度。
• 优化动态视像序列的长度依据输入图片原有的宽高比例与解析度灵活调整视觉序列的长度，以实现图像细节展现与模型处理效能之间的均衡。
• 多种模式下的指导优化利用大型多模态指令微调数据集，可以对复杂视听语言任务进行改进。

LEOPARD的核心技术机制

• 具备多种数据处理能力的高级语言模型（MMALM）采用MLLM框架，结合视觉编码单元、视语桥梁模块及语言生成模型来解析图像与文字数据。
• 构造数据集创建了名为LEOPARD-INSTRUCT的数据集，该数据集大约有百万级别的指令记录，这些指令适用于具有大量文字描述及多种图像情境的场合，并用于提升模型的训练效果与性能优化。
• 适用于动态高清晰度编解码器依据自适应方法，按照输入图片的特点灵活修改视觉特征列表，以符合模型对序列长度的要求。
• 像素置换方法采用像素重排技术，能够不失真地把较长的视觉特性序列压缩为较短的形式，这有助于模型更加高效地处理高分辨率图像数据。
• 图片划分把高清晰度图片拆分成若干小图块，单独进行处理以保持细腻的细节，并随后把这些视觉元素和文字内容一同送入语言生成系统中。

LEOPARD项目的仓库位置

• Git存储库：访问腾讯AI实验室的Leopard项目，请前往 https://github.com/tencent-ailab/Leopard 页面。
• HuggingFace的模型集合访问此链接以查看由wyu1创建的有关豹子指令的数据集：https://huggingface.co/datasets/wyu1/Leopard-Instruct
• arXiv科技文章在学术论文数据库中可以找到这份文件，其网址为：https://arxiv.org/pdf/2410.01744，该链接直接指向了一篇以PDF格式发布的研究文章。

LEOPARD的使用场合

• 自动化的文档解析在管理包含多个页面的文件，例如合约、研究报告及学术文章时，能够智能地抽取重要信息与资料。
• 教育与学问探索诸如电子课件与学术展示等辅助教学资源，能够带来互动式的知识探索过程。
• 商务智慧与数据解析解析商务图形与数据表，给出市场走向的预估及策略支撑。
• 网站页面内容剖析把握并抽取网站信息，以服务于搜索引擎优化（SEO）及内容推送机制。
• 客户支持与服务通过解析用户提交的图片与文字信息，我们能够给予更加精准的技术援助及客户支持服务。