MiMo-VL - 小米开源的多模态模型

MiMo-VL是什么

MiMo-VL的主要功能

• 复杂图片推理与问答：准确理解复杂图片内容给出合理解释和答案。
• GUI操作与交互：支持长达10多步的GUI操作，支持理解和执行复杂指令。
• 视频与语言理解：理解视频内容，结合语言进行推理和问答。
• 长文档解析与推理：处理长文档，进行复杂推理和信息提取。
• Otimização da experiência do usuário：基于混合在线强化学习，提升推理、感知性能和用户体验。

MiMo-VL的官网地址

• Github仓库::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL
• HuggingFace模型库::https://huggingface.co/collections/XiaomiMiMo/mimo-vl
• Documentos técnicos::https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL/blob/main/MiMo-VL-Technical-Report

如何使用MiMo-VL

• Hugging Face平台::
  • 访问Hugging Face模型库：访问MiMo-VL的Hugging Face模型库Página.
  • Modelos de carregamento：使用Hugging Face的Python库加载MiMo-VL模型。例如：

from transformers import AutoModelForVision2Seq, AutoProcessor

model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained("XiaomiMiMo/mimo-vl")
processor = AutoProcessor.from_pretrained("XiaomiMiMo/mimo-vl")

• • 处理输入数据：将图片、视频或文本等输入数据基于处理器进行预处理。
  • Gerar saída：将处理后的数据输入模型，获取模型的输出结果。
• Repositório do GitHub::
  • 克隆GitHub仓库: AcessoRepositório do GitHub，克隆仓库到本地。

git clone https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo-VL.git

• • Instalação de dependências：根据仓库中的requirements.txt文件安装所需的Python依赖。

pip install -r requirements.txt

• • código de execução：按照仓库中的说明运行示例代码或开应用。

MiMo-VL的核心优势

• 多模态融合能力强：处理图像、视频和文本等多模态数据，理解复杂场景。
• 推理性能出色：在多个基准测试中表现优异，如在MMMU-val上达66.7%，在OlympiadBench上达59.4%。
• Otimização da experiência do usuário：基于混合在线强化学习（MORL），根据用户反馈动态调整模型行为，提升用户体验。
• Ampla gama de cenários de aplicação：适用智能客服、智能家居和科研等多个领域。
• Código aberto e suporte da comunidade：提供开源代码和社区支持，方便开发者研究和开发。

MiMo-VL的适用人群

• AI研究人员：专注于多模态融合、复杂推理、视觉与语言理解等领域的研究。
• 开发者和工程师：开发智能应用，如智能客服、智能家居、智能医疗等，需要集成多模态功能。
• 数据科学家：处理和分析多模态数据，提升模型性能和数据处理效率。
• 教育工作者和学生：辅助教学和学习，如数学解题、编程学习等。
• 医疗专业人士：辅助医学图像分析和文本理解，提高诊断效率和准确性。