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感谢开源之神！Meta终于发布了多模态语言模型。有两个模型：一个11B的小型模型和一个90B的中型模型。

时机再好不过了，因为我正在寻找一个开源的视觉模型来替换GPT4o，用于我正在开发的应用。

所以，我想知道是否可以用Llama 3.2来补充GPT4o的使用；尽管我知道它不是一对一的替代品，但考虑到Llama 3 70b的性能，我期望它能足够好，结果它没有让我失望。

我在日常使用的各种任务上测试了该模型，

  • 通用图像理解
    • 图像标注
    • 计数对象
    • 识别对象
    • 植物病害识别
  • 医疗报告分析
  • 文本提取
  • 图表分析

建议阅读这篇文章深入了解测试。Meta Llama 3.2: 视觉能力深度解析

我对模型的感受如何？

该模型非常出色，确实是开源领域的伟大补充。它非常适合日常用例，考虑到隐私和成本，它可能是GPT-4o这类任务的潜在替代品。

然而，对于困难任务，如医疗影像分析、股票图表分析等，GPT-4o仍然更出色。

我还没有测试它们在获取图像中对象坐标以创建边界框方面的表现。如果你已经做过这个，请告诉我你的发现。

也请评论你对模型视觉性能的看法以及你计划用它来做什么。

讨论总结

帖子主要围绕 Meta Llama 3.2 模型的视觉能力展开，探讨了其在图像理解、文本提取、医学影像分析等任务上的表现。用户们对比了 Llama 3.2 与其他模型如 Qwen VL、Molmo 和 Pixtral 的性能，分享了实际应用经验和挑战。讨论还涉及了模型的硬件要求、前端/后端解决方案以及在不同任务上的适用性。总体而言，Llama 3.2 被认为是一个有潜力的开源模型，但在某些复杂任务上仍需改进。

主要观点

  1. 👍 Llama 3.2 的日常应用表现
    • 支持理由：模型在图像理解、文本提取等日常任务上表现良好，适合替代 GPT-4o。
    • 反对声音：在复杂任务如医学影像分析上，GPT-4o 仍占优势。
  2. 🔥 模型对比
    • 正方观点：Llama 3.2 在某些任务上优于 Qwen VL 和 Molmo。
    • 反方观点：Qwen VL 和 Molmo 在整体性能上更优。
  3. 💡 硬件要求与云服务
    • 支持理由：依赖云服务可以弥补硬件不足，提升模型可用性。
    • 反对声音：高权重参数模型对硬件要求高，限制了普及。
  4. 📊 特定任务性能
    • 支持理由：在标准文本提取和图像描述上表现良好。
    • 反对声音：在精确提取复杂内容和医学影像分析上表现不佳。
  5. 🛠 工具与解决方案
    • 支持理由：结合 segment anything 和 clipseg 等工具可提升图像处理效果。
    • 反对声音：现有工具与模型的整合仍需进一步优化。

金句与有趣评论

  1. “😂 I literally need more VRAM so I can figure out how to maintain its intelligence while being able to run this fucker on my iPhone all day long.”
    • 亮点：幽默地表达了模型对硬件资源的高要求。
  2. “🤔 I tried, but I didn’t find it very reliable for precise extractions, such as invoices, tables, etc. It works for standard texts.”
    • 亮点：简洁明了地指出模型在特定任务上的局限性。
  3. “👀 I’ve got 90B running and I’m impressed so far. It identified 13 people and described what they were wearing and it was 100% success.”
    • 亮点：生动地描述了模型在图像描述任务上的出色表现。
  4. “🔍 For coordinates, why not use something like segment anything?”
    • 亮点：提出了实用的技术建议，提升模型性能。
  5. “🚀 So it would be pretty hit or miss. Still, it’s a start, and I will bet the next Llama vision models will do quite a bit better.”
    • 亮点：对模型未来改进持乐观态度。

情感分析

总体情感倾向积极，用户对 Llama 3.2 的表现表示认可，但在某些复杂任务上的不足引发了讨论。主要分歧点在于模型在不同任务上的性能差异以及硬件要求对普及的影响。用户对模型的未来改进充满期待。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在特定应用场景如医学影像分析和软件架构图处理上的表现。
  • 潜在影响：随着模型性能的提升和硬件要求的降低，Llama 3.2 及其后续版本有望在更多领域得到应用，推动开源多模态模型的发展。

详细内容：

《Meta Llama 3.2 视觉能力引发的热议》

近日，Reddit 上一篇关于“Meta Llama 3.2 视觉能力”的帖子引起了广泛关注。该帖子点赞数众多，评论区也十分热闹。

原帖作者称，Meta 终于发布了多模态语言模型，包括 11B 和 90B 两种型号。作者对其进行了多种日常任务的测试，如通用图像理解、医疗报告分析、文本提取、图表分析等，并认为该模型日常使用表现出色，但在一些如医疗图像分析等困难任务上，GPT-4o 仍更胜一筹。文中还提供了深入测试的文章链接。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人想看到 90B 模型与 Qwen 2 VL 72B 的对比。有人询问 Meta 3.2 好用的前端和后端。也有人分享了自己的使用经历，如有人使用 mistral.rs 感觉不错，有人尝试后编译未成功。还有人成功让 Qwen 2 VL 72B 实现了图像和视频推理，并表示虽然仍有改进空间，但在 iPhone 14 Pro Max 上也能使用。有人认为 11B 在图表方面表现令人失望，也有人对 90B 的运行效果表示称赞。有人提到在提取图像中的文本，如发票、表格等时，不是很可靠。对于处理带有叠加网格以查找对象的任务，大家也很感兴趣。

关于模型运行方面，有人询问如何让其运行起来，如何获取坐标等。有人分享自己 70B 的运行设置。在模型的比较上，有人认为应考虑低权重参数，因为并非人人都有高内存 GPU。对于模型在不同任务中的表现，如处理医疗报告、处理声学频谱图等，大家各抒己见。

总之，关于 Meta Llama 3.2 的视觉能力，大家讨论热烈，观点多样。在实际应用中，它展现出一定优势，但也存在需要改进和完善的地方。未来，我们期待它能有更出色的表现。