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11B和90B版本的图像最大尺寸为1120x1120像素，输出限制为2048个token，上下文长度为128k。这些模型支持gif、jpeg、png和webp图像文件类型。此信息在官方文档中不易找到，需要大量测试才能确定。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Llama 3.2 Vision Model的图像处理能力，特别是其1120x1120像素的图像限制和文件格式支持问题。帖子揭示了这些信息在官方文档中不易找到，需通过大量测试确定。评论中，用户对模型的实际应用遇到的问题进行了深入探讨，如Groq的速率限制、Qwen VL的相似问题，以及图像文件格式的预处理细节。此外，讨论还涉及了信息重复发布的质疑、AI模型中人类介入的必要性、具身代理的未来发展，以及使用CLIP的技术讨论。

主要观点

  1. 👍 模型信息价值
    • 支持理由：帖子提供了官方文档中未明确的重要信息，帮助用户理解模型限制。
    • 反对声音：部分用户质疑信息重复，怀疑原作者通过总结他人帖子获取点赞。
  2. 🔥 图像处理限制
    • 正方观点：Groq和Qwen VL在实际应用中存在速率和上下文长度限制，影响图像处理。
    • 反方观点：建议联系服务提供商反馈问题，寻求解决方案。
  3. 💡 文件格式支持
    • 模型不直接支持gif、jpeg等格式，需通过预处理转换为token embedding。
  4. 🤖 人类介入必要性
    • AI模型的未记录特性需通过实际测试发现，人类在AI应用中仍不可或缺。
  5. 🌐 具身代理的未来
    • 具身代理在未来可能成功，但其AI指导是否能超越当前知识范围是关键问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 So many upvotes but no comments? Thanks for sharing this info.”
    • 亮点：幽默地指出帖子获赞多但评论少的现象，表达对信息的感谢。
  2. “🤔 The info in both these posts is identical, it almost seems like this post is just that post summarized by a LLM.”
    • 亮点：质疑帖子信息重复，提出可能是LLM总结的结果。
  3. “👀 This is the reason why humans are still needed. The excessive testing out in the world is by nature of things undocumented.”
    • 亮点：强调人类在AI应用中的重要性，指出未记录特性需通过实际发现。

情感分析

总体情感倾向中性偏正面，用户对帖子提供的信息表示感谢，但对信息重复和某些技术细节表示质疑。主要分歧点在于信息来源的原创性和模型实际应用的限制，原因可能是对官方文档信息不足的不满和对技术细节的深入探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：具身代理在未来AI发展中的潜力和挑战。
  • 潜在影响：对AI模型文档透明度和实际应用中人类角色的重新审视，可能推动相关领域的技术改进和文档完善。

详细内容：

《关于 Llama 3.2 视觉模型图像像素限制的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇关于“Llama 3.2 视觉模型图像像素限制”的帖子引发了众多关注。该帖子指出，11B 和 90B 版本的最大图像尺寸均为 1120x1120 像素，输出限制为 2048 个令牌，上下文长度为 128k，并支持 gif、jpeg、png 和 webp 图像文件类型。此信息在官方文档中未明确提及，而是经过大量测试才得出。该帖子获得了较高的点赞数，但评论相对较少。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人分享自己使用 groq 时遇到的问题，还未成功让图像在视觉模型中工作，且存在每分钟 7000 的速率限制。 有人表示不确定图像令牌化的工作原理，猜测它会将图像转换为大量令牌，尝试 Qwen VL 时因上下文限制和预填充阶段过长导致超时。 有人认为模型所支持的图像格式并非真正的文件格式，而是图像的令牌嵌入，这是预处理代码的一部分。 有人探讨了模型背后的视觉能力架构，包括对象检测、分割、异常检测等。 有人质疑为何使用 OpenAI 的 CLIP，认为 Meta 应训练自己的更高分辨率模型，或者从一开始就在文本和视觉数据上进行预训练。 有人提出 Llama 3.2 视觉模型使用 ViT-H/14 作为其视觉编码器，通过将图像分割为部分或补丁进行处理，并存在一个适配器连接图像编码器和语言编码器空间。

对于这些观点，存在支持和反对的声音。例如，在关于模型支持的图像格式的讨论中，有人认为这并非真正的文件格式，而有人则认为图像格式并不重要，只要能转换为 RGB 像素即可。

在这场讨论中，大家的共识在于模型的相关信息不够明确，需要更多的测试和探索。特别有见地的观点如对于模型工作原理的深入分析，丰富了讨论的内容。

总之，这场关于 Llama 3.2 视觉模型图像像素限制的讨论，展示了大家对于技术细节的关注和探索，也反映了该领域的复杂性和不确定性。