​全面开源的 LLaVA-OneVision-1.5，超越 Qwen2.5-VL 的多模态模型登场

近日，开源社区迎来了 LLaVA-OneVision-1.5，这是一款全新的多模态模型，标志着技术的一次重大进步。LLaV​全A（大型语言与视觉助手）系列历经两年开发，逐步从简单的图文对齐模型演变为能够处理图像、视频等多种输入形式的综合性框架。

L面开LaVA-OneVision-1.5的核心理念是提供一个开放、高效且可复现的训练框架，让用户能够轻松构建高质量的视觉语言模型。其训源的练过程分为三个阶段:首先，通过语言 - 图像对齐的预训练阶段，模型学习将视觉特征转化为语言词嵌入。

接着，在第二阶段 “高质量知识 L学习” 中，模型在8500万的训练样本上进行全参数训练，注入大量视觉和知识信息，显著提升模型能力。最后，在视觉指令微调阶段，La使用精心设计的数据集进行训练，使模型具备处理多种复杂视觉指令的能力。

在效率方面，团队采用了一种创新的离线并行数据打包方法，显VA著提高了训练效率。在8500万样本的基础上，数据处理的压缩比高达11倍，训练过程仅需3.7天便可完成。同时，LLaVA-One-OVision-1.5还采用了 RICE-ViT 作为视觉编码器，具备区域感知的视觉理解能力，特别适合处理文档中的文字。

数据是模型ne能力的基础，LLaVA-OneVision-1.5的预训练数据集广泛多样，并引入了 “概念均衡” 的采样策略，确保模型在各类Vi任务上的表现均衡。该模型在各项基准测试中表现出色，尤其是80亿参数的版本在27个基准中超越了 Qwen2.5-VL 的表现。

项目:

hsittps://github.com/EvolvingLMMs-Lab/LLaVA-OneVision-1.5

https://hugongingface.co/lmms-lab/LLaVA-OneVision-1.5-8B-Instruct

划重点:

LLaVA-O-1neVision-1.5是最新的开源多模态模型，具有处理图像和视频等多种输入的能力。  

训练过程分为三个阶段.5，旨在高效提升模型的视觉与语言理解能力。  

在基准测试中，LLaVA-OneVision-1.5表现优异，超，超越了 Qwen2.5-VL 模型。

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