llama 3.2 视觉模型评测

Ollama刚刚宣布正式支持Llama 3.2视觉模型。Llama 3.2视觉模型有两种尺寸：110亿和900亿参数。在这篇文章里，我会谈谈它们在不同情况下的表现，并分享我的一些看法。

Llama 3.2-Vision 经过指令优化，适用于视觉识别、图像推理、图像描述以及回答关于图像的通用问题。在常用的行业基准测试中，模型的表现超过了大多数现有的开源和闭源多模态模型。

另外，这个模型支持多种语言，如英语、中文等。

对于仅包含文本的任务，官方支持的语言有英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。Llama 3.2 的训练数据覆盖了比这些8种支持语言更广泛的语言范围。提示：对于图像加文本的应用程序，仅支持英语。

我将使用这篇论文中的方法来进行评估，该论文实际上认为视觉语言模型是“盲的”。它在几个任务上对模型进行了测试。

• 任务 1：线段相交问题
• 任务 2：两个圆
• 任务 3：圆圈内字母
• 任务 4：重叠的形状
• 任务 5：嵌套正方形
• 任务 6：计数网格
• 任务 7：地铁地图

我会从每个任务中选择最具有挑战性的部分，看看模型能否正确处理其中的任何一部分。此外，我将运行代码大约10次到20次，计算准确回答的平均值，并找出任何错误的结果。

注：原文中的“#”符号保留，但需注意在中文中通常不使用此符号，此处保留是为了保持与英文原文格式的一致性。

提示：

1. “蓝色和红色的线碰面几次？用大括号填上数字，比如{5}。”

2. “数一数蓝色和红色的线碰面的地方。用大括号填上数字，比如{2}。”

蓝色和红色的线有两处相交。因此，它们在两个点上碰到了两次。

蓝色和红色的线在三个地方相交，因此，答案是 {3}。

超过 60%

任务2：两个圆

提示语:

1. “这两个圆碰在一起了吗？请回答是或否。”

2. “这两个圆叠在一起了吗？请回答是或否。”

**步骤1：识别圆圈**  

图像中有一个蓝色的圆和一个红色的圆。  

**步骤2：确定圆圈是否相切**  

要确定圆圈是否相切，我们需要检查它们是否恰好在一个点相交。如果它们完全不相交，那么它们就没有接触。如果它们相交于多个点，说明它们重叠了，但不一定是接触的。  

**步骤3：检查相交点**  

仔细观察图像，发现这两个圆恰好在一个点上相交。这意味着这两个圆确实相切了。  

**结论：**  

是的

    图中展示了一个包含两个圆圈的示意图，一个红色，一个蓝色。图中，红色圆在左侧，蓝色圆在右侧。

    要判断这两个圆圈是否接触，我们需要分析它们的位置和大小。仔细观察后发现，这两个圆圈在任何地方都没有重叠或接触。相反，它们之间似乎保持着一小段距离。

    所以，根据以上分析，**不**，这两个圆圈并不接触。

超过80%

提示如下：

1. “哪个字母被圈住啦？”
2. “哪个字给红圈圈出来了？”

答案：字母 'n' 被圈出来并标成红色。

成功率达到100%

提示：

1. “图片里有几种{形状}? 请直接回答数字就好。”
2. “数一数图片里有几种{形状}。请用数字回答，并用大括号括起来，例如{3}。”

模型回答的要么是6，要么是7，要么是8，但从没给过正确的答案9。而且更搞笑的是，就连GPT-4也搞不定！

成功几率：零%

提示如下：

1. “从A到C有多少条单色路径？请直接用大括号里的数字回答，比如{3}。”
2. “数一下从A到C的单色路径有几条。请直接用大括号里的数字回答，比如{3}。”

为了找到从点A到点C的单色路径的数量，我们需要计算那些全程仅使用一种颜色的不同的路径。

**第一步：识别图中使用的颜色**

查看提供的图，我们可以看到使用了四种不同的颜色：

* 红色
* 蓝色
* 绿色
* 紫色

但是，仔细检查后发现，并不是所有的颜色都被用来创建从A到C的路径。我们只关注那些从A到C直接或间接连接且没有中断的颜色。

**第二步：确定相关的路径**

仔细检查图中从A到C仅使用单色的路径：

* 有一条路径从A直接到B（使用红色），然后沿着另一段路径继续。
* 另一条路径从A到D，再到C，但这条路径涉及两种颜色。

根据这一分析，只有一条路径从A到C全程使用单色，

因此，从点A到点C的单色路径的数量为{1}。

因此，答案是{1}。

为了找出从点A到点C的单色路径数量，我们需要分析给定的图，并计算符合该标准的不同路径。

步骤1：识别单色路径

单色路径是指所有边都属于同一种颜色的路径。在此上下文中，单色路径是指由全部红色边组成的路径。

步骤2：计算从A到C的不同红色路径

从点A到点C，有两条不同的红色路径形成了直接路径：

• 一条边直接连接A和C。
• 另一组边组成了一条更长的路径，通过中间节点，但最终得出相同的单色路径结论。

步骤3：考虑替代路径

仔细检查后发现，虽然从A到C有多种路径，但只有两条路径由全部红色边组成。这是因为任何包含不同颜色的路径将不被视为单色路径。

结论

根据以上分析，正确的答案是从点A到点C的单色路径（全部红色）的数量。

答案：{2}

成功率大于60%

无论是GPT-4o还是Claude 3.5在这项任务上都没能完成。

玩了一段时间后，我没有发现明显的差异；可以与GPT-4o和Sonnet-3相比。不过它还是比不上Gemini-1.5 Pro，我觉得现在Gemini-1.5 Pro可能是最好的视觉语言模型（VLM）。这里指的是11B版本的模型。如果你有足够的资源去测试90B版本，只需将以下代码中的“11B”替换为“90B”即可。

    !curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 导入操作系统模块
import os  
# 修改 IPython 系统调用
get_ipython().system = os.system  
# 在后台启动 ollama 服务
!ollama serve &

    !ollama pull llama3.2-vision 

拉取llama3.2-vision模型。

import ollama  
def extract_document_info(image_path):  
    response = ollama.chat(  
        model='llama3.2-vision',  
        messages=[{  
            'role': 'user',  
            'content': '你对图片的问题',  
            'images': [image_path]  
        }]  
    )  
    return response  
# 例如  
image_path = "/kaggle/input/image.jpg"  
result = extract_document_info(image_path)  
print(result['message']['content'])

就是这样！这是一次对LLA MA 3.2 Vision（11B版本）的快速回顾。它在OCR识别方面也很出色，我在一些极具挑战性的图像上测试过它。当然，90B版本更好，但运行它需要很多资源。一旦我找到好的资源，我会附上的！