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Pixelreasoner RL V1

由 TIGER-Lab 开发
PixelReasoner是一个基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct的视觉语言模型,采用好奇心驱动强化学习训练,专注于图像文本到文本的任务。
下载量 112
发布时间 : 5/18/2025

模型简介

该模型主要用于处理图像与文本之间的交互任务,能够理解图像内容并生成相关文本描述或回答基于图像的问题。

模型特点

好奇心驱动强化学习
采用论文中描述的好奇心驱动强化学习方法进行训练,提升模型的学习效率和性能。
多模态能力
结合视觉和语言处理能力,能够理解和生成与图像相关的文本内容。
高效推理
提供基于vllm和hf.generate()的推理代码,支持高效部署和使用。

模型能力

图像理解
文本生成
多模态交互

使用案例

图像描述生成
自动图像标注
为图像生成详细的文本描述,适用于内容管理和检索。
视觉问答
基于图像的问答系统
回答用户关于图像内容的提问,适用于教育、医疗等领域。
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