Florence-VL ist ein visuell-sprachliches Modell, das durch die Einführung eines generativen visuellen Encoders und der Deep-Broad-Fusion-Technologie die Fähigkeit des Modells zur Verarbeitung visueller und sprachlicher Informationen verbessert. Die Bedeutung dieser Technologie liegt in ihrer Fähigkeit, das Verständnis von Bildern und Texten durch Maschinen zu verbessern und so bessere Ergebnisse bei multimodalen Aufgaben zu erzielen. Florence-VL basiert auf dem LLaVA-Projekt und bietet Code, Modell-Checkpoints und Demos für das Pretraining und Fine-tuning.