Áttekintés
Ez az előadás bemutatja a GLM-4.1V-9B-Thinking látás-nyelv modellt, kiemelve annak érvelési képességeit, teljesítménybeli mérőszámait, többnyelvű támogatását és alapvető használati utasításait.
Modell bemutatása
- A látás-nyelv modellek (VLM-ek) a vizuális és nyelvi megértést ötvözik intelligens rendszerek számára.
- A komplex AI feladatok megkövetelik, hogy a VLM-ek ne csak érzékeljenek, hanem érveljenek is a multimodális adatokkal kapcsolatban.
- A GLM-4.1V-9B-Thinking a GLM-4-9B-0414 alapmodellre épül.
- A modell "gondolkodási paradigmát" és megerősítéses tanulást használ az érvelés fejlesztésére.
- Állapot-of-the-art eredményeket ér el a 10 milliárd paraméteres modellek között, versenyezve sokkal nagyobb modellekkel, mint például a Qwen-2.5-VL-72B.
- Mind a teljes modell, mind az alapmodell (GLM-4.1V-9B-Base) nyílt forráskódú kutatási célokra.
- Fejlesztések: érvelés fókusz, 64k kontextushossz, tetszőleges képarány támogatása, akár 4K felbontás, valamint kínai-angol kétnyelvű képesség.
Teljesítmény mérőszámok
- A gondolatmenet-alapú érvelés beépítése javítja a válasz pontosságát, a magyarázat gazdagságát és az értelmezhetőséget.
- Felülmúlja a hagyományos, érvelési képesség nélküli vizuális modelleket.
- A 10 milliárd paraméteres modellek között 23 a 28 mérőfeladatból a legjobb teljesítményt érte el.
- 18 feladatban felülmúlta a 72 milliárd paraméteres Qwen-2.5-VL-72B modellt.
Gyors következtetés
- A modell használatához telepítse a
transformers könyvtárat forrásból.
- Példa kód bemutatja, hogyan futtassunk egyetlen kép alapú következtetést Python és a Transformers API segítségével.
- A modell képes egyszerre képeket és szöveget feldolgozni, leíró kimenetet adva.
- További képességek: videó érvelés és webes demó telepítése a projekt GitHub oldalán.
Kulcsfogalmak és definíciók
- Látás-nyelv modell (VLM) — AI modell, amely képeket és szöveget egyaránt feldolgoz megértési és érvelési feladatokhoz.
- Gondolatmenet-alapú érvelés — Olyan technika, ahol a modell elmagyarázza a válaszhoz vezető lépéseket, javítva az átláthatóságot.
- Kontextushossz — Az a bemeneti mennyiség (szöveg vagy kép), amelyet a modell egyszerre képes feldolgozni.
Teendők / Következő lépések
- Próbálja ki a GLM-4.1V-9B-Thinking modellt a Hugging Face-en, ModelScope-on vagy a mellékelt kódrészlettel.
- Fedezze fel a további dokumentációkat és demókat a projekt GitHub oldalán.
- Tekintse át a kapcsolódó kutatási cikket a mélyebb technikai megértésért.