60亿参数视觉语言基础模型填补多模态AGI的差距

划重点:多模态AGI的关键突破:InternVL模型填补了视觉和视觉语言基础模型在多模态AGI系统中的发展差距。创新的规模和对齐策略:InternVL通过将视觉基础模型扩展到60亿参数，实现了对LLM的更全面、有效的整合。性能卓越的多样性:在32个通用视觉语言基准测试中，InternVL在图像分类、文本检索、图像字幕等任务上优于现有方法，展现了其卓越的视觉能力。