在人世｜对话“狗头萝莉”：从擦边网黄，到煎饼摊主

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经过运用已有的模型构建数据生成流程，世｜然后供给丰厚的，可扩展的视觉推理练习数据。论文：对话到煎https://arxiv.org/abs/2411.14432代码：对话到煎https://github.com/dongyh20/Insight-V模型：https://huggingface.co/THUdyh/Insight-V-Reason1.介绍现有的研讨经过长链推理来提高言语模型（LLMs）的推理才能，现已获得了明显开展，这在很大程度上得益于结构化、高质量数据的可获取性以及老练的练习流程。

当Insight-V与LLaVA-NeXT模型结合时，萝莉在TextVQA，萝莉DocVQA，OCRBench，AI2D等测验集上都有明显的功能提高，当与咱们构建的更强的根底模型结合时，在这些benchmark上也体现出了更好的成果。大言语模型（LLMs）经过更多的推理展示出了更强的才能和牢靠性，从擦从思想链提示展开到了OpenAI-o1这样具有较强推理才能的模型。边网饼摊2.办法概览结构化推理数据构建现有的研讨现已探究了将推理才能融入多模态大型言语模型（MLLMs）中。

当应用于LLaVA-NeXT和咱们的基线模型时，人主Insight-V展示出了明显的有用性和通用性，大幅逾越了其他最先进的大型言语模型（MLLMs）。世｜4.事例剖析咱们对Insight-V与思想链（Chain-of-Thought）以及经过直接监督微调学习进行了定性比较。

之后，对话到煎咱们运用一个推理过程打分模型，来针对推理数据的质量进行打分，将推理数据分为不同质量的子集，以供最终练习数据集的构建。

本文的一起榜首作者为南洋理工大学博士生董宇昊和清华大学自动化系博士生刘祖炎，萝莉首要研讨方向为多模态模型。相同，从擦能够经过docker等使用，轻松下载多种资源，如BT、PT等，使得用户能够轻松完结资源的快速下载和同享。

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