MiniCPM-V技术报告详细翻译解读: 端侧GPT-4V级别多模态大语言模型

主要观点总结

本文介绍了MiniCPM-V系列模型，这是一项在智能手机上运行的、性能匹敌GPT-4V的多模态大型语言模型(MLLM)的突破性研究。该模型通过一系列技术和优化，包括自适应视觉编码、多语言泛化和RLAIF-V方法，在参数数量大大减少的情况下实现了与GPT-4V相当的性能。通过端侧优化技术，该模型确保了手机上的可接受用户体验。MiniCPM-V的推出表明，在不久的将来，端侧设备上部署的GPT-4V级别的MLLM将成为可能，开启更广泛的应用场景和利益。

关键观点总结

关键观点1: MiniCPM-V模型的突破

MiniCPM-V成功开发了一款能在智能手机上运行的、性能匹敌GPT-4V的多模态大型语言模型(MLLM)。

关键观点2: 模型的技术和优化

该模型通过自适应视觉编码、多语言泛化和RLAIF-V方法等技术，实现了与GPT-4V相当的性能，同时减少了参数数量。

关键观点3: 端侧优化技术

通过端侧优化技术，如量化、内存优化、编译优化和NPU加速，确保了模型在手机上的可接受用户体验。

关键观点4: 未来展望

MiniCPM-V的推出表明，在不久的将来，端侧设备上部署的GPT-4V级别的MLLM将成为可能，开启更广泛的应用场景和利益。

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点击下方 卡片 ，关注“ AI生成未来 ” 最近多模态大语言模型(MLLM)的激增从根本上重塑了AI研究和产业的格局,为通往下一个AI里程碑的道路指明了有希望的方向。 然而,要使MLLM在现实世界的应用中变得实用,仍然存在重大挑战。 最明显的挑战来自于运行具有大量参数和广泛计算需求的MLLM的巨大成本。 结果,大多数MLLM只能部署在高性能的云服务器上,这大大限制了它们的应用范围,如移动设备、离线、能耗敏感和注重隐私/保护的场景。 在这项工作中,我们介绍了MiniCPM-V,一系列可在端侧设备上部署的高效MLLM。 通过整合最新的MLLM技术在架构、预训练和对齐方面,最新的MiniCPM-Llama3-V 2.5具有几个显著特点:(1)强大的性能,在OpenCompass上超过了GPT-4V-1106、Gemini Pro和Claude 3,OpenCompass是一个涵盖11个流行基准的全面评估,(2)强大的OCR能力,支持1.8M像素的高分辨率图像感知, ………………………………