InternVL3: Exploring Advanced Training and Test-Time Recipes for Open-Source Multimodal Models

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主要内容

  1. 模型架构:遵循“ViT-MLP-LLM”范式,使用预训练的视觉编码器和语言模型初始化,引入可变视觉位置编码(V2PE),通过像素重组操作提升处理高分辨率图像的能力。
  2. 训练方法
    • 原生多模态预训练:将语言预训练和多模态对齐训练整合为一个阶段,通过多模态自回归公式和联合参数优化,使模型同时学习语言和多模态能力,使用多模态数据和纯语言数据进行训练,并采用特定采样策略确定数据比例。
    • 后训练:采用监督微调(SFT)和混合偏好优化(MPO)两个阶段。SFT使用更高质量和更多样的数据,MPO通过引入正负样本监督来对齐模型响应分布,提升推理性能。
  3. 测试时缩放策略:采用Best-of-N评估策略,使用VisualPRM-8B作为评判模型,通过给解决方案步骤打分来选择最佳响应,用于推理和数学评估。
  4. 基础设施:扩展InternEVO框架,支持大规模多模态模型训练,通过灵活的分片策略和多种并行策略,平衡计算负载,提高训练效率。
  5. 实验评估:在多个多模态任务基准测试中,如多学科推理、数学、OCR、图表和文档理解等,对Inte
视觉特征-自监督-掩码特征预测【2025-06】:V-JEPA-2【100万小时互联网视频,每样本:4秒×4➜16帧】【Stage1:表征学习⮕Stage2:V-JEPA2-AC(自回归下一帧预测)】 图14 展示了在实验室1中,使用杯子进行抓取操作任务的起始和目标框架示例。对于抓取和带物体到达任务,模型仅看到一个目标图像。对于拾取-放置任务,除了最终目标外,我们还向模型展示两个子目标图像。第一个目标图像显示物体被抓取,第二个目标图像显示物体在目标位置附近。模型首先针对第一个子目标优化动作4个时间步,然后自动切换到第二个子目标进行接下来的10个时间步,最后针对第三个目标进行最后4个时间步。 阅读详情

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