我们介绍了 InternLM-XComposer-2.5（IXC-2.5），这是一种多功能的大视觉语言模型，支持长上下文输入和输出。IXC-2.5在各种文本图像理解和合成应用中表现出色，仅需 7B LLM 后端即可实现 GPT-4V 级别的能力。使用 24K 交错图像-文本上下文进行训练，它可以通过 RoPE 外推无缝扩展到 96K 长上下文。这种长上下文功能使 IXC-2.5能够在需要大量输入和输出上下文的任务中表现出色。
与之前的2.0版本相比，InternLM-XComposer-2.5在视觉语言理解方面有三大升级：（1）超高分辨率理解，（2）细粒度视频理解，（3）多转多图像对话。除了理解之外，IXC-2.5还扩展到两个引人注目的应用，使用额外的 LoRA 参数进行文本图像合成：（1）制作网页和（2）撰写高质量的文本图像文章。IXC-在28个基准上进行了评估，在16个基准上优于现有的开源最先进模型。它还在16项关键任务上超越或与 GPT-4V 和 Gemini Pro 竞争。
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简单来说，IXC-2.5就像一个超级聪明的助手，它不仅能读懂和写出大量的文字，还能理解和分析图片和视频。这使得它在很多领域都有潜在的应用，比如自动生成网页、编写新闻文章或者帮助人们更好地理解视觉信息。
想象一下，如果你有一堆照片和文字，IXC-2.5可以分析这些内容，然后根据它们来编写网页或者文章。喜好儿看见，它甚至可以理解高分辨率的图片和视频，就像我们人类一样，能够捕捉到细节。这在技术领域是一个很大的进步，因为它让计算机能够更好地理解和创造与视觉内容相关的东西。
InternLM-XComposer-2.5（简称IXC-2.5）新型大型视觉语言模型是由上海人工智能实验室、香港中文大学、商汤科技和清华大学的研究人员共同开发的。IXC-2.5的主要特点是它能够处理长文本的输入和输出，这意味着它可以一次性理解和生成大量的文字信息。
IXC-2.5在很多测试中都表现出色，它在28个不同的基准测试中，有16个测试超过了现有的开源模型，甚至在一些测试中与商业API的表现相当。这些测试包括视频理解、高分辨率图像分析、多图像对话等。
