谷歌deepmind发布了强大的多任务视觉语言模型：paligemma 2 mix。这款模型集图像描述、目标检测、图像分割、ocr和文档理解等多种功能于一身，并支持灵活的任务切换。它提供三种不同参数规模（3b、10b、28b）和两种分辨率（224px和448px），以满足不同需求和资源限制。paligemma 2 mix基于开源框架（如hugging face transformers、keras和pytorch）构建，易于使用和扩展。开发者只需简单的提示即可切换任务，无需加载额外模型。
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PaliGemma 2 Mix核心功能：
技术架构与训练策略：
PaliGemma 2 Mix由SigLIP图像编码器、Gemma-2B语言模型和线性投影层构成。它采用三阶段训练策略：基础多模态任务训练、逐步提高分辨率训练和针对特定任务的微调。多模态融合通过将图像token和文本token结合，输入语言模型进行自回归生成实现。
项目资源与应用场景：
PaliGemma 2 Mix的应用广泛，包括文档理解、科学问题解答、电商产品描述生成以及各种文本相关任务。
以上就是PaliGemma 2 mix— 谷歌DeepMind推出的升级版视觉语言模型的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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