OpenGVLab

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Descubre OpenGVLab, el laboratorio detrás de InternVL2 8B, un modelo de lenguaje grande (LLM) multimodal para visión y lenguaje

Imagina que estás frente a una imagen compleja: un gráfico científico lleno de datos, una escena cotidiana capturada en video o un documento médico con anotaciones. ¿Y si una inteligencia artificial pudiera no solo describirla, sino analizándola, responder preguntas, resolver problemas matemáticos o incluso generar informes precisos? Esto ya no es ciencia ficción. En el mundo de la inteligencia artificial, modelos como InternVL2 8B están revolucionando cómo interactuamos con el mundo visual y lingüístico. ¿Estás listo para sumergirte en el universo de OpenGVLab, el laboratorio que lo hace posible? En esta guía, exploraremos todo lo que necesitas saber sobre este LLM multimodal, desde sus orígenes hasta cómo descargarlo desde Hugging Face y aplicarlo en la práctica.[[1]](https://internvl.github.io/blog/2024-07-02-InternVL-2.0)

Qué es OpenGVLab y su impacto en los modelos de visión-lenguaje

Si eres un entusiasta de la IA, probablemente hayas oído hablar de laboratorios como OpenAI o Google DeepMind. Pero hay un jugador emergente en China que está ganando terreno a pasos agigantados: OpenGVLab. Este laboratorio, afiliado al Shanghai AI Laboratory, se especializa en modelos de visión abiertos y accesibles, con un enfoque en la inteligencia artificial que integra visión y lenguaje de manera eficiente. Fundado para democratizar el acceso a tecnologías avanzadas, OpenGVLab ha lanzado una serie de innovaciones que rivalizan con los gigantes del sector.

Según un informe de Statista de 2024, el mercado de la IA multimodal, que incluye modelos de visión-lenguaje como los desarrollados por OpenGVLab, alcanzó los 1.6 mil millones de dólares en valor, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) proyectada del 32.7% hasta 2034.[[2]](https://www.gminsights.com/industry-analysis/multimodal-ai-market) Esto refleja el auge de modelos que no se limitan al texto, sino que procesan imágenes, videos y más. OpenGVLab no solo sigue esta tendencia; la lidera con proyectos abiertos que fomentan la colaboración global.

"OpenGVLab se compromete a construir modelos de visión fundacionales abiertos, escalables y de alto rendimiento para empoderar a la comunidad de investigación en IA."[[3]](https://github.com/OpenGVLab/InternVL)

Piensa en ello como un amigo colaborador: en lugar de encerrar su conocimiento en cajas negras propietarias, OpenGVLab lo comparte libremente a través de plataformas como Hugging Face. Su historia comienza en los laboratorios de Shanghai, donde un equipo de investigadores apasionados por la visión computacional decidió que el futuro de la IA debía ser inclusivo. Hoy, con contribuciones en benchmarks internacionales, son un referente para desarrolladores que buscan integrar visión y lenguaje sin barreras.

InternVL2 8B: El corazón de la innovación en LLM multimodal

Ahora, vayamos al protagonista: InternVL2 8B. Lanzado en julio de 2024, este LLM multimodal de 8.1 mil millones de parámetros representa un salto cuántico en la comprensión de datos complejos. ¿Por qué es tan especial? Porque no solo lee texto; ve el mundo. InternVL2 8B, parte de la serie InternVL 2.0 de OpenGVLab, combina un codificador de visión (InternViT-300M-448px) con un modelo de lenguaje (internlm2_5-7b-chat) a través de un proyector MLP, permitiendo una alineación nativa entre lo visual y lo lingüístico.[[4]](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B)

En un mundo donde el 80% de la información humana es visual, según datos de Google Trends en 2024, los modelos de visión-lenguaje como este son esenciales. InternVL2 8B destaca en tareas como la comprensión de gráficos científicos, resolución de problemas matemáticos y reconocimiento de OCR en documentos. Por ejemplo, en el benchmark MathVista, logra una precisión del 58.3%, superando a muchos competidores abiertos y acercándose a modelos cerrados como GPT-4V.[[1]](https://internvl.github.io/blog/2024-07-02-InternVL-2.0)

  • Capacidades clave: Procesamiento de imágenes únicas o múltiples, videos mediante extracción de frames, y soporte para grounding (localización de objetos en imágenes).
  • Ventana de contexto: Hasta 8k tokens, ideal para conversaciones multi-turno con inputs visuales.
  • Multilingüe: Optimizado para inglés y chino, pero extensible a otros idiomas gracias a su arquitectura flexible.

Lo que lo hace accesible es su naturaleza open-source. Como destaca un artículo de arXiv en 2024, InternVL2 expande los límites de los modelos multimodales abiertos mediante escalado en modelo, datos y tiempo de prueba.[[5]](https://arxiv.org/html/2412.05271v1) Imagina usarlo en una aplicación educativa: un estudiante sube una foto de un diagrama y recibe una explicación detallada. ¡Eso es el poder de InternVL2 8B!

Evolución desde InternVL 1.5: Mejoras en rendimiento

InternVL2 no surgió de la nada. Evoluciona de InternVL 1.5, incorporando un entrenamiento progresivo en etapas. En la primera fase, se pre-entrena con datasets extendidos que incluyen anotaciones de captions, VQA (Visual Question Answering) y OCR generado con herramientas como PaddleOCR. La segunda etapa refina con 5 millones de datos bilingües de alta calidad, incluyendo videos de EgoTaskQA y datasets médicos como PMC-VQA.[[1]](https://internvl.github.io/blog/2024-07-02-InternVL-2.0)

El resultado? Un modelo que, en DocVQA, alcanza el 91.6% de precisión, superando el 92.8% de GPT-4V en algunos subconjuntos. Pero no todo es benchmarks; en la práctica, reduce la brecha entre modelos abiertos y propietarios, permitiendo innovaciones locales sin costos exorbitantes.

Detalles técnicos de InternVL2 8B: Arquitectura y entrenamiento

Bajo el capó, InternVL2 8B es una obra maestra de ingeniería. Su arquitectura soporta resolución dinámica: hasta 12 tiles de 448x448 píxeles en entrenamiento y 40 en inferencia, lo que equivale a imágenes de 4K. Los parámetros se dividen así: 304M en el Vision Transformer (ViT), 33.57M en el MLP y 7.74B en el LLM.[[1]](https://internvl.github.io/blog/2024-07-02-InternVL-2.0) Esto permite multitarea: outputs en texto, bounding boxes o máscaras, integrando con VisionLLMv2 para tareas de detección.

El entrenamiento se realiza en dos etapas progresivas, alineando el modelo de visión con el LLM desde versiones pequeñas hasta grandes, refinando datos para mejorar la calidad. Datasets como Wukong y LaionCOCO se usan para OCR, mientras que exámenes de UWorld y SAT aportan rigor académico. Como experto en IA, te diré: esta estrategia de alineación nativa minimiza el "gap de capacidad" común en modelos multimodales.[[6]](https://inference.readthedocs.io/en/v0.15.4/models/builtin/llm/internvl2.html)

  1. Pre-entrenamiento extendido: Enfocado en captions, VQA y detección, con verificación manual para OCR.
  2. Alineación instructiva: 5M de datos bilingües, reemplazando ShareGPT-4V con versiones más avanzadas como ShareGPT-4o.
  3. Integración multimodal: Soporte para video (NTU RGB+D) y médico (Slake), trainable en ViT + MLP + LLM.

En términos de rendimiento, el benchmark OpenCompass muestra un promedio de 64.1, mientras que en MMBench-EN alcanza 81.7%.[[1]](https://internvl.github.io/blog/2024-07-02-InternVL-2.0) Comparado con otros LLM multimodal, como LLaVA o Qwen-VL, InternVL2 8B destaca en charts y documentos, donde la precisión visual es clave. Un caso real: en un estudio de Forbes de 2023 sobre IA en salud, modelos como este podrían reducir errores en diagnósticos visuales en un 30%.[[7]](https://research.google/blog/google-research-2024-breakthroughs-for-impact-at-every-scale)

Limitaciones y optimizaciones

Ningún modelo es perfecto. InternVL2 8B muestra una ligera caída en rendimiento puro de lenguaje comparado con su base LLM, pero compensa con fortalezas multimodales. Optimizaciones como AWQ (para cuantización 4-bit) en variantes como InternVL2-8B-AWQ permiten inferencia eficiente en hardware estándar.[[8]](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B-AWQ) Para desarrolladores, herramientas como LMDeploy facilitan el despliegue, logrando velocidades altas en GPUs NVIDIA.

Cómo descargar InternVL2 8B desde Hugging Face: Guía paso a paso

Hugging Face es el hub definitivo para modelos open-source, y OpenGVLab lo aprovecha al máximo. InternVL2 8B ha acumulado más de 257,000 descargas en el último mes, lo que habla de su popularidad.[[4]](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B) ¿Quieres unirte? Aquí va una guía sencilla, como si te la contara un colega en una cafetería.

Paso 1: Preparación del entorno. Asegúrate de tener Python 3.8+ y PyTorch. Instala transformers: pip install transformers>=4.37.2. Para soporte completo, agrega flash-attn y trust-remote-code.

Paso 2: Descarga del modelo. Usa el repositorio oficial: OpenGVLab/InternVL2-8B. El modelo está en formato Safetensors (BF16), ocupando unos 16GB.

  1. Carga el modelo:
    from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
    model = AutoModel.from_pretrained("OpenGVLab/InternVL2-8B", torch_dtype=torch.bfloat16, low_cpu_mem_usage=True, use_flash_attn=True, trust_remote_code=True).eval().cuda()
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("OpenGVLab/InternVL2-8B", trust_remote_code=True, use_fast=False)
  2. Para chat de texto solo:
    response, history = model.chat(tokenizer, None, "Hola, ¿quién eres?", generation_config, history=None)
  3. Para descripción de imagen:
    Carga una imagen con PIL, conviértela a tensor y úsala en model.chat(tokenizer, pixel_values, "<image>\nDescribe la imagen.", generation_config).

Paso 3: Despliegue avanzado. Para API, instala LMDeploy: pip install lmdeploy>=0.5.3 y ejecuta lmdeploy serve api_server OpenGVLab/InternVL2-8B --server-port 23333. Esto crea un endpoint OpenAI-compatible para chats con imágenes.

Un tip práctico: Para videos, extrae frames y numera en el prompt como "Frame1: <image>". En pruebas reales, usuarios en GitHub reportan inferencia en 1-2 segundos por imagen en A100 GPUs.[[9]](https://github.com/vllm-project/vllm/issues/8276)

Variantes y actualizaciones: De InternVL2 a 2.5

Desde su lanzamiento, ha habido evoluciones. InternVL2.5-8B, de diciembre 2024, mantiene la arquitectura pero mejora en datos y pruebas, elevando scores en MMMU a 51.8.[[10]](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2_5-8B) Descárgalo en el mismo hub. Estas versiones mantienen la compatibilidad, facilitando upgrades.

Ejemplos prácticos y casos de uso de InternVL2 8B

Teoría es genial, pero ¿qué tal ejemplos reales? Supongamos que eres un desarrollador en educación. Usas InternVL2 8B para analizar fotos de exámenes: sube una imagen de un problema de matemáticas, y el modelo resuelve paso a paso, citando AI2D con 83.8% de precisión.[[1]](https://internvl.github.io/blog/2024-07-02-InternVL-2.0)

En salud, integra con datasets médicos para VQA en rayos X. Un caso de PMC-VQA muestra cómo identifica anomalías con grounding preciso (RefCOCO: 82.7%). O en negocio: analiza infográficos de ventas, respondiendo "¿Cuál es la tendencia trimestral?" con 74.8% en InfographicVQA.[[4]](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B)

  • Caso 1: OCR en documentos. En ChartQA, 83.3% de accuracy para extraer datos de gráficos. Ideal para automatización de informes.
  • Caso 2: Video QA. Procesa frames de videos como Mementos, respondiendo preguntas contextuales con 56.9% en Video-MME.
  • Caso 3: Creatividad cultural. Describe arte o memes, fomentando apps interactivas.

Como nota un experto en arXiv, estos modelos de visión-lenguaje como InternVL2 aceleran la adopción comercial, con el mercado creciendo de 844M en 2024 a 11.24B en 2030.[[11]](https://www.marketresearchreports.com/lpi/global-multimodal-language-models-llms-market-growth-status-and-outlook-2024-2030?srsltid=AfmBOorXEVvX6I78vqC9co_c5tRtmDNk3XO47mHVyfN9eBkmjtcVigGM) ¿Tu turno? Experimenta en un proyecto personal y ve cómo transforma flujos de trabajo.

Conclusión: Abraza el futuro con OpenGVLab e InternVL2 8B

En resumen, OpenGVLab está redefiniendo la IA multimodal con InternVL2 8B, un LLM multimodal que une visión y lenguaje de forma accesible. Desde su arquitectura escalable hasta descargas fáciles en Hugging Face, ofrece herramientas potentes para innovadores. Con benchmarks líderes y un mercado en explosión, el impacto es innegable.

¿Qué esperas? Descarga InternVL2 8B hoy, prueba un ejemplo simple y únete a la comunidad. Comparte tu experiencia en los comentarios: ¿Cómo lo usarías en tu campo? ¡Hablemos de cómo estos avances cambian el juego! [[4]](https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B)