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Xmodel-VLM: 一个简单的多模态视觉语言模型基准

💡 原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。

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内容提要

本文介绍了MobileVLM，一个为移动设备设计的多模式视觉语言模型，具有1.4B和2.7B参数规模，性能与更大模型相当。MobileVLM V2在此基础上改进，展现出更高的性能和可转移性。此外，研究探讨了视觉语言模型的压缩方法，提出了EfficientVLM，参数仅9300万，性能达到98.4%。

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关键要点

MobileVLM 是一个为移动设备设计的多模式视觉语言模型，具有 1.4B 和 2.7B 参数规模，性能与更大模型相当。
MobileVLM V2 在 MobileVLM 的基础上进行了显著改进，展现出更高的性能和可转移性。
EfficientVLM 是一种视觉语言模型压缩方法，参数仅 9300 万，性能达到 98.4%。

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延伸问答

MobileVLM的参数规模是多少？

MobileVLM具有1.4B和2.7B的参数规模。

MobileVLM V2相比于MobileVLM有哪些改进？

MobileVLM V2在结构设计和训练方案上进行了显著改进，展现出更高的性能和可转移性。

什么是EfficientVLM，它的性能如何？

EfficientVLM是一种视觉语言模型压缩方法，参数仅9300万，性能达到98.4%。

MobileVLM在推断速度上表现如何？

在高通骁龙888 CPU上，MobileVLM的推断速度为每秒21.5个token。

MobileVLM V2在标准VLM基准测试中的表现如何？

MobileVLM V2 1.7B在标准VLM基准测试中实现了与规模更大的3B VLM相当或更好的性能。

多模态视觉语言模型的压缩方法有哪些？

压缩方法包括知识蒸馏和模态自适应剪枝等技术。

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