不到4B的多模态大语言模型Mini-InternVL：能快速迁移到自动驾驶的口袋多模态模型

主要观点总结

文章介绍了Mini-InternVL，一个轻量级的多模态大语言模型，具有高效的性能，能够在消费级GPU或边缘设备上使用。该模型通过知识蒸馏和迁移学习等技术，实现了在多种下游任务中的高效应用。文章详细描述了模型的设计特点、训练方法和实验结果，并探讨了数据样本量对领域适应的影响。

关键观点总结

关键观点1: Mini-InternVL的特点

Mini-InternVL是一系列轻量级的多模态大语言模型，具有参数规模小但性能出色的特点。它采用了知识蒸馏技术，通过强大的视觉编码器进行训练，能够在各种实际场景中广泛应用。

关键观点2: 模型的训练方法

Mini-InternVL的训练包括语言-图像对齐和视觉指令微调两个阶段。在训练过程中，采用了多样化的数据集进行预训练和全参数微调，以增强模型在多种任务中的表现。

关键观点3: 模型的应用领域

Mini-InternVL能够轻松迁移到各种特定领域的下游任务，如自动驾驶、医学图像和遥感等。通过简单的迁移学习范式，模型能够在这些领域中实现高效的应用。

关键观点4: 实验结果

实验结果表明，Mini-InternVL在通用多模态基准测试上表现出色，与大型模型相比具有竞争力。在特定领域任务中，通过最小的计算成本进行微调，能够匹敌闭源商业模型。

关键观点5: 消融研究

文章还进行了消融研究，探讨了不同适应方法对模型性能的影响，包括全参数微调、冻结视觉编码器和LoRA等方法。研究结果表明，全参数微调在领域特定任务上取得了最高的分数。