Ovis2是什么?一文让你看懂Ovis2的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Ovis2概述简介

Ovis2 是阿里巴巴国际团队推出的新型多模态大语言大模型,基于结构化嵌入对齐解决视觉与文本模态间的差异。Ovis2继承、优化了 Ovis 系列架构,强化小规模模型的能力密度,基于指令微调和偏好学习显著提升了思维链(CoT)推理能力。Ovis2 引入视频和多图像处理能力,增强多语言支持和复杂场景下的 OCR 能力。Ovis2 系列包含1B、2B、4B、8B、16B 和 34B 六个不同参数规模的模型版本,均在 OpenCompass 多模态评测榜单中展现出卓越性能,在数学推理和视频理解方面表现突出。Ovis2 的开源为多模态大模型的研究和应用提供了新的方向和工具。

Ovis2的功能特色

多模态理解与生成:处理文本、图像、视频等多种输入模态,生成高质量的文本输出,支持复杂场景下的视觉和语言任务。

强化推理能力:基于思维链(CoT)推理能力的提升,解决复杂的逻辑和数学问题,提供逐步推理的解决方案。

视频和多图像处理:引入视频理解能力,支持关键帧选择和多图像输入,处理跨帧的复杂视觉信息。

多语言支持和OCR能力:支持多种语言的文本处理,从复杂视觉元素(如表格、图表)中提取结构化数据。

小模型优化:基于优化训练策略,使小规模模型达到高能力密度,满足不同应用场景的需求。

Ovis2的技术原理

结构化嵌入对齐:基于视觉tokenizer将图像分割成图像块(patch),提取特征后映射到“视觉单词”上,形成概率化的视觉token。视觉token与文本token一起输入到LLM中,实现模态间的结构化对齐。

四阶段训练策略:

第一阶段:冻结LLM,训练视觉模块,学习视觉特征到嵌入的转化。

第二阶段:进一步训练视觉模块,增强高分辨率图像理解和多语言OCR能力。

第三阶段:用对话形式的视觉数据,使视觉嵌入对齐LLM的对话格式。

第四阶段:进行多模态指令训练和偏好学习,提升模型对用户指令的遵循能力和输出质量。

视频理解增强:用MDP3算法(基于帧与文本的相关性、组合多样性和序列性)选择关键帧,提升视频理解能力。

基于Transformer架构:结合强大的视觉编码器(如ViT)和语言大模型(如Qwen),实现高效的多模态融合和生成。

Ovis2项目介绍

GitHub仓库:https://github.com/AIDC-AI/Ovis

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/collections/AIDC-AI/ovis2

Ovis2能做什么?

开发人员和开发者:从事人工智能、多模态技术研究的专业人员,及需要开发智能应用的开发者,进行模型优化、算法改进或开发多模态应用。

内容创作者:新闻媒体、广告、营销等行业从业者,快速生成图片或视频的描述、文案、标题等,提升创作效率。

教育工作者和学生:教师生成图片或视频的解释性文字,帮助学生理解复杂内容;学生则通过视觉问答功能解决学习中的问题。

企业用户:金融、法律、医疗等行业从业者处理复杂的文档、图像或视频数据,提取关键信息,辅助决策。

普通用户和技术爱好者:对人工智能感兴趣的人群,进行简单的多模态任务,例如生成图片描述或进行视觉问答,探索技术在日常生活中的应用。

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