Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 5,8 млрд
- Размер весов
- 24,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Yi-6B-Chat
- Опубликована
- 31 окт 2024
Ссылки
MIO-7B-Base
MIO-7B-Base — мультимодальная модель на основе Yi для авторегрессионной генерации и понимания текста, изображений, речи и видео.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
MIO-7B-Base — базовая мультимодальная авторегрессионная модель, разработанная командой M-A-P и соавторами из исследовательских организаций. Она предназначена для генерации и понимания текста, изображений, речи и видео в единой последовательности токенов. В основе — плотная архитектура LLaMA с 5,8 млрд параметров; модель использует дискретные представления разных модальностей и контекст до 4096 токенов. Исследовательская работа описывает сценарии визуальных вопросов и ответов, распознавания и синтеза речи, создания подписей к видео, редактирования изображений и смешанной генерации текста с изображениями.
Модель основана на Yi-6B-Base и дообучена для мультимодальных задач; переданные метаданные также связывают её с Yi-6B-Chat. Для этой версии в карточке указана лицензия Apache-2.0. Публикация сообщает о конкурентных результатах в ряде тестов, но отмечает сложности с вычислительной стоимостью длинных мультимодальных контекстов и разрешением генерируемых изображений. Указанный в метаданных pipeline_tag — text-generation; мультимодальные задачи и характеристики описаны в публикации о семействе MIO.
Сценарии применения
- ответы на вопросы по изображениям
- распознавание речи и транскрибация аудио
- синтез речи по тексту
- создание подписей и ответов по видео
- редактирование изображения по текстовой инструкции
- генерация последовательностей текста и изображений
Ограничения
В описании исследования отмечены вычислительная стоимость длинных мультимодальных контекстов и ограниченное разрешение генерируемых изображений. Метаданные указывают text-generation как основной pipeline-тег, поэтому поддержка специализированных мультимодальных сценариев здесь основана на публикации о MIO.
Для каких профессий подходит11
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 16cd837