4 个 GPT-4 Vision 的开源替代方案 [译]

原文：Discover 4 Open Source Alternatives to GPT-4 Vision
作者：

Youssef Hosni

免费开源替代品探索指南：寻找 GPT-4 Vision 的替代方案

GPT-4 Vision 凭借其在语言理解和视觉处理方面的卓越能力，已成为该领域的重要参与者。然而，对于那些追求高性能却又不想花大价钱的人来说，开源解决方案提供了众多选择。

在这份指南中，我们将为您介绍四款开源的 GPT-4 Vision 替代方案，它们不仅易于获取，还具有很好的适应性。

我们将详细探讨四个开源视觉语言模型：LLaVa（大型语言和视觉助手），CogAgent，Qwen 大型视觉语言模型（Qwen-VL），以及 BakLLaVA。这些模型各具特色，并有潜力在语言与视觉处理领域大放异彩。

1. LLaVa（大型语言和视觉助手）

LLaVA 代表了一种创新的、从头到尾训练的大型多模态（multimodal）模型。它融合了视觉编码器和 Vicuna，旨在实现通用的视觉和语言理解。LLaVa 在模仿多模态 GPT-4 的功能方面表现出色，并在科学问答（Science QA）方面达到了新的最高精准度。

LLaVA 是一款仅限非商业用途的研究预览版产品。使用该产品需遵守 LLaMA 的模型许可、OpenAI 生成数据的使用条款以及 ShareGPT 的隐私政策。用户在使用本服务时，需同意其为研究预览版，仅限非商业用途。该服务只提供有限的安全保护，可能产生冒犯性内容。不得将其用于任何非法、有害、暴力、种族主义或性相关目的。此外，服务可能会收集用户对话数据，用于未来的研究。

以下是一些视觉指令的实例：

  • 视觉推理

  • 光学字符识别（OCR）

2. CogAgent

CogAgent 是一个基于 CogVLM 进行改进的开源视觉语言模型（Visual Language Model）。CogAgent-18B 模型包含了 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数。

CogAgent-18B 在 9 大经典的跨媒介基准测试中表现卓越，这些测试包括 VQAv2、OK-VQ、TextVQA、ST-VQA、ChartQA、infoVQA、DocVQA、MM-Vet 和 POPE 等。它在处理像 AITW 和 Mind2Web 这样的图形用户界面（GUI）操作数据集时，性能远超现有模型。

除了 CogVLM 已有的功能，如能进行基于视觉的多轮对话和对视觉内容进行准确定位，CogAgent 还新增了以下特点：

  1. 支持更高分辨率的视觉输入和对话式问题解答，可以处理高达 1120x1120 分辨率的图像。
  2. 具备视觉智能体的能力，可以针对任何图形用户界面截图，提供任务计划、下一步操作指南及具体操作的坐标信息。
  3. 加强了针对图形用户界面的问答能力，能够处理关于各种界面截图（如网页、PC 应用、移动应用等）的问题。
  4. 通过更高效的预训练和微调，提升了在光学字符识别（OCR）相关任务上的表现。

图形用户界面智能体示例

3. Qwen 大型视觉语言模型 (Qwen-VL)

Qwen-VL (Qwen 大型视觉语言模型) 是阿里巴巴云推出的大型模型系列 Qwen（简称 Tongyi Qianwen）的多模态版本。Qwen-VL 能够处理图像、文本和边界框这些不同类型的输入，并输出文本和边界框。Qwen-VL 的主要特点有：

  • 卓越的性能：在包括零样本 (Zero-shot) 图像描述、视觉问答 (VQA)、文档视觉问答 (DocVQA) 和图像定位 (Grounding) 等多个英语评估指标上，Qwen-VL 显著优于其他相似规模的开源大型视觉语言模型。
  • 支持多语言文本识别的视觉语言模型：Qwen-VL 不仅支持英语和中文，还能处理多种语言的对话。特别在图像中的中英双语文本识别方面，实现了端到端的高效处理。
  • 多图交织对话功能：这项功能使得 Qwen-VL 能够处理多张图像的输入和比较，用户可以针对这些图像提出相关问题，甚至进行多图像串联的故事叙述。
  • 第一个支持中文图像定位的通用模型：Qwen-VL 能够通过开放领域的语言表达，在中文和英文中识别和标记图像中的边界框。
  • 细腻的识别和理解能力：相较于其他开源视觉语言模型目前使用的 224*224 分辨率，Qwen-VL 的 448*448 分辨率更有助于精细化的文本识别、文档问答和边界框标注。

4. BakLLaVA

BakLLaVA 1 是一种新型 AI 模型，它基于原有的 Mistral 7B 模型，并融合了最新的 LLaVA 1.5 架构技术。在这个初始版本中，开发者们展示了这一模型在多个性能测试中相较于 Llama 2 13B 模型有更出色的表现。你可以在他们的GitHub 仓库中找到并试用 BakLLaVA-1。目前，他们正努力更新这一模型，使用户能更容易地对它进行个性化调整和数据分析。

BakLLaVA-1 是完全开放源代码的，但它的训练过程中使用了特定的数据集，包括 LLaVA 的语料库，这些数据并不适合商业用途。目前，BakLLaVA 2 正在研发中，它将使用一个更大的、适合商业应用的数据集，并采用一种创新的架构设计，以超越现有的 LLaVA 方法。BakLLaVA-2 的出现预计将消除 BakLLaVA-1 目前面临的一些使用限制。

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