阿里國際于2024年9月19日發布了最新的多模態大模型Ovis，Ovis模型在多個領域展現出色的能力，特別是在數學推理問答、物體識別、文本提取和復雜任務決策等方面。

根據多模態評測平臺OpenCompass的數據，Ovis1.6-Gemma2-9B版本在OpenCompass這一權威綜合評測基準上，超越了多個知名開源模型，包括Qwen2VL-7B、InternVL2-26B和MiniCPM-V-2.6，在300億參數以下的開源模型中位居第一。值得注意的是，Ovis在某些任務上的表現甚至超過了閉源的大型模型GPT-4o-mini。

Ovis的核心能力:

• 多模態任務處理：Ovis能夠出色地完成視覺感知推理、數學和科學理解、生活場景分析等多模態任務。它不僅能夠輔助理解復雜的數學概念，還能幫助分析財務報表，甚至根據圖片指導烹飪過程，如制作炸魚薯條。

• 技術細節：Ovis的設計亮點在于其結構上對齊視覺和文本嵌入的方式，通過引入可學習的視覺嵌入表，將連續視覺特征轉換為概率化的token，再生成結構化的視覺嵌入，這克服了傳統多模態模型中視覺與文本信息融合的限制。

• 性能與優勢：Ovis在數學推理和視覺理解等任務中的得分表現出色，甚至媲美一些參數量級更高的模型。它在幻覺現象和錯誤率方面的控制也優于同級別模型，確保了高文本質量和準確度。

• 開源與商用友好：遵循Apache 2.0開源協議，Ovis的開源使得其在商業應用上非常友好，鼓勵更廣泛的應用和二次開發。

• 架構創新：Ovis通過創新的架構設計，包括動態子圖方案，支持處理極端長寬比和高分辨率圖像，以及全面數據優化策略，覆蓋Caption、VQA、OCR、Table、Chart等多種多模態數據方向，從而提升了多模態任務的綜合表現。

Ovis應用案例：

• 圖像識別與處理：Ovis能準確識別手寫內容并翻譯，處理復雜的數學公式，比如通過圖片識別給出詳細的菜譜制作步驟。

• 自動駕駛：整合攝像頭、雷達和激光雷達的數據。
  

• 醫療診斷：用于圖像分析和診斷支持。

• 視頻內容理解：分析和生成視頻內容。

• 圖像描述生成：自動生成圖像描述。

• 視覺問答：支持多種語言的文本提取和問答。

Ovis開源信息:

• Ovis系列模型License采用Apache 2.0。

• Ovis 1.0、1.5的數據、模型、訓練和推理代碼已開源。

• Ovis1.6系列中的Ovis1.6-Gemma2-9B也已開源權重。

• 開發者可以在GitHub上獲取模型和代碼。

• 開源代碼可用于商用和改進。

Ovis技術優勢：

• 創新架構設計：克服MLLM中MLP連接器架構的局限性。

• 高分圖像處理：兼容高分辨率圖像。

• 全面數據優化：顯著提升多模態問答、指令跟隨等任務表現。

• 卓越模型性能：在OpenCompass上綜合排名第一。

• 幻覺現象和錯誤率顯著低于同級別的模型。

Ovis Ghub地址：

https://github.com/aiDC-AI/Ovis

阿里國際團隊表示，近半年的數據顯示，商家對AI的需求不斷增長，平均每兩個月調用量翻一番。Ovis無疑將助力更多商家提升運營效率。