Aya Vision – Cohere 推出多模态、多语言的视觉模型-爱论文

Aya Vision是什么

Aya Vision 是 Cohere 推出的多模态、多语言的视觉模型，提升全球范围内的多语言和多模态通信能力。支持 23 种语言，能执行图像描述生成、视觉问答、文本翻译和多语言摘要生成等任务。Aya Vision 有两个版本：Aya Vision 32B 和 Aya Vision 8B，分别在性能和计算效率上各有优势。模型通过合成标注和多语言数据增强技术进行训练，能在资源有限的情况下实现高效表现。

Aya Vision的主要功能

图像描述生成：Aya Vision 能根据输入的图像生成准确且详细的描述文本，帮助用户快速理解图像内容，适用于视觉障碍人士或需要快速提取图像信息的场景。视觉问答（VQA）：用户可以上传图片并提出与图片相关的问题，Aya Vision 能结合视觉信息和语言理解能力，提供准确的答案。多语言支持：Aya Vision 支持 23 种主要语言，能处理多语言的文本输入和输出。可以在不同语言环境中生成图像描述、回答问题或翻译文本，打破语言壁垒。文本翻译与摘要生成：Aya Vision 能翻译文本内容，生成简洁的摘要，帮助用户快速获取关键信息。跨模态理解与生成：Aya Vision 能将视觉信息与语言信息相结合，实现跨模态的交互。例如，可以将图像内容转化为文本描述，或将文本指令转化为视觉搜索结果。

Aya Vision的技术原理

多模态架构：Aya Vision 采用模块化架构，包含视觉编码器、视觉语言连接器和语言模型解码器。视觉编码器基于 SigLIP2-patch14-384，负责提取图像特征；视觉语言连接器将图像特征映射到语言模型的嵌入空间，解码器用于生成文本输出。合成标注与数据增强：为了提升多语言性能，Aya Vision 使用合成标注（由 AI 生成的标注）进行训练。这些标注通过翻译和重述处理，增强了多语言数据的质量。模型采用了动态图像分辨率处理和像素混洗下采样技术，提高计算效率。两阶段训练过程：Aya Vision 的训练分为两个阶段：视觉语言对齐和监督微调。第一阶段对齐视觉和语言表示，第二阶段则在多模态任务上联合训练连接器和语言模型。高效计算性能： Aya Vision 的参数规模较小（8B 和 32B），但性能在多个基准测试中超越了更大规模的模型，如 Llama-3.2 90B Vision。在于高效的训练策略和对计算资源的优化。

Aya Vision的项目地址

项目官网：CohereHuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/CohereForAI/c4ai-aya-vision

Aya Vision的应用场景

教育领域：Aya Vision 可以帮助学生和教师更好地理解视觉内容。例如，通过图像描述功能，学生可以快速了解艺术品的风格和起源。内容创作:Aya Vision 能为多语言网站生成图像描述，提升用户体验。可以用于生成创意内容，如新闻报道、故事或诗歌等。辅助工具：Aya Vision 可以作为辅助工具，帮助视觉障碍人士通过图像描述理解周围环境。多语言翻译与交流：Aya Vision 支持 23 种语言的文本翻译和摘要生成，能帮助用户跨越语言障碍进行交流。研究与开发：研究人员可以基于高效性和多语言支持能力，探索新的应用场景。