InternVL (멀티모달 LLM 시리즈)
InternVL (멀티모달 LLM 시리즈)
InternVL은 OpenGVLab(Shanghai AI Lab)이 개발한 오픈소스 멀티모달 대형 언어 모델(MLLM) 시리즈예요. CVPR 2024 Oral로 선정되며 "GPT-4o에 근접하는 오픈소스 대안"이라는 슬로건을 내걸었어요.
1B부터 241B-A28B까지 폭넓은 파라미터 커버리지를 갖고, 시각 인식·추론·에이전트·텍스트 작업을 두루 다뤄요. InternVL3-78B는 오픈소스 MLLM 중 SoTA 성능을 보여줬고, InternVL2_5-78B는 최초로 MMMU 벤치마크에서 70%를 넘긴 오픈소스 MLLM이에요.
핵심 개념
- 오픈소스 MLLM — 1B~241B-A28B 파라미터 라인업
- InternVL2.5/3/3.5 — 세대별 추론·효율 강화
- MPO / VisualPRM — 선호 최적화·프로세스 보상 모델
- Native Multimodal Pre-training — 텍스트·비전 통합 사전학습
이 카테고리의 문서
- 시리즈 개요: 모델 패밀리·벤치마크
- InternVL3-78B: 주요 설계(VVPE·MPO 등)
- 사용법·설치: readthedocs Quick Start