論文の概要: InternVL3: Exploring Advanced Training and Test-Time Recipes for Open-Source Multimodal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10479v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 17:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-15 16:51:13.809983
• Title: InternVL3: Exploring Advanced Training and Test-Time Recipes for Open-Source Multimodal Models
• Title（参考訳）: InternVL3: オープンソースのマルチモーダルモデルのための高度なトレーニングとテスト時間準備
• Authors: Jinguo Zhu, Weiyun Wang, Zhe Chen, Zhaoyang Liu, Shenglong Ye, Lixin Gu, Yuchen Duan, Hao Tian, Weijie Su, Jie Shao, Zhangwei Gao, Erfei Cui, Yue Cao, Yangzhou Liu, Weiye Xu, Hao Li, Jiahao Wang, Han Lv, Dengnian Chen, Songze Li, Yinan He, Tan Jiang, Jiapeng Luo, Yi Wang, Conghui He, Botian Shi, Xingcheng Zhang, Wenqi Shao, Junjun He, Yingtong Xiong, Wenwen Qu, Peng Sun, Penglong Jiao, Lijun Wu, Kaipeng Zhang, Huipeng Deng, Jiaye Ge, Kai Chen, Limin Wang, Min Dou, Lewei Lu, Xizhou Zhu, Tong Lu, Dahua Lin, Yu Qiao, Jifeng Dai, Wenhai Wang,
• Abstract要約: InternVL3は、ネイティブなマルチモーダル事前学習パラダイムを備えたInternVLシリーズの重要な進歩である。 特に、InternVL3-78B は MMMU ベンチマークで72.2 のスコアを獲得し、オープンソースの MLLM に新しい最先端技術を設定する。 オープンサイエンスの原則を追求するため、我々は、次世代MLLMのさらなる研究・開発を促進するために、トレーニングデータとモデルウェイトの両方を公開します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 139.47096993327065
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• Abstract: We introduce InternVL3, a significant advancement in the InternVL series featuring a native multimodal pre-training paradigm. Rather than adapting a text-only large language model (LLM) into a multimodal large language model (MLLM) that supports visual inputs, InternVL3 jointly acquires multimodal and linguistic capabilities from both diverse multimodal data and pure-text corpora during a single pre-training stage. This unified training paradigm effectively addresses the complexities and alignment challenges commonly encountered in conventional post-hoc training pipelines for MLLMs. To further improve performance and scalability, InternVL3 incorporates variable visual position encoding (V2PE) to support extended multimodal contexts, employs advanced post-training techniques such as supervised fine-tuning (SFT) and mixed preference optimization (MPO), and adopts test-time scaling strategies alongside an optimized training infrastructure. Extensive empirical evaluations demonstrate that InternVL3 delivers superior performance across a wide range of multi-modal tasks. In particular, InternVL3-78B achieves a score of 72.2 on the MMMU benchmark, setting a new state-of-the-art among open-source MLLMs. Its capabilities remain highly competitive with leading proprietary models, including ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, and Gemini 2.5 Pro, while also maintaining strong pure-language proficiency. In pursuit of open-science principles, we will publicly release both the training data and model weights to foster further research and development in next-generation MLLMs.
• Abstract（参考訳）: InternVL3は、ネイティブなマルチモーダル事前学習パラダイムを備えたInternVLシリーズの重要な進歩である。 InternVL3は、テキストのみの大規模言語モデル(LLM)を視覚入力をサポートするマルチモーダル大規模言語モデル(MLLM)に適合させる代わりに、単一の事前学習段階において、多様なマルチモーダルデータと純粋テキストコーパスの両方から、多モーダルおよび言語機能を共同で取得する。 この統合トレーニングパラダイムは、従来のMLLMのポストホックトレーニングパイプラインでよく見られる複雑さとアライメントの問題に効果的に対処する。 パフォーマンスとスケーラビリティをさらに向上するため、InternVL3は、拡張マルチモーダルコンテキストをサポートするために可変視覚位置符号化(V2PE)を導入し、教師付き微調整(SFT)や混合選好最適化(MPO)といった高度な後トレーニング技術を採用し、最適化されたトレーニングインフラとともにテスト時間スケーリング戦略を採用している。 広範囲にわたるマルチモーダルタスクにおいて、InternVL3は優れたパフォーマンスを提供する。 特に、InternVL3-78B は MMMU ベンチマークで72.2 のスコアを獲得し、オープンソースの MLLM に新しい最先端技術を設定する。 ChatGPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 2.5 Proなど主要なプロプライエタリなモデルとの競争力は高い。 オープンサイエンスの原則を追求するため、我々は、次世代MLLMのさらなる研究・開発を促進するために、トレーニングデータとモデルウェイトの両方を公開します。

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