Valley是字节跳动推出的多模态大模型，用于处理涉及文本、图像和视频数据的多样化任务。Valley在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳成绩，并在OpenCompass测试中展现出色性能，尤其是在小于10B参数规模的模型中排名第二。Valley-Eagle版本基于引入VisionEncoder增强模型在极端场景下的性能，能灵活调整令牌数量，并与原始视觉令牌并行处理。
Valley的主要功能多模态理解：能处理文本、图像和视频数据，提供对不同模态数据的深入理解。任务处理：支持多种涉及多模态数据的任务，如图像和视频描述、内容分析等。性能优化：在内部基准测试和OpenCompass测试中展现出色性能，特别是在电子商务和短视频领域。模型扩展性：引入VisionEncoder，Valley能灵活调整令牌数量，增强在极端场景下的性能。Valley的技术原理LargeMLP和ConvAdapter：结合LargeMLP（大型多层感知机）和ConvAdapter（卷积适配器）构建投影器，有助于模型在处理视觉数据时的性能。VisionEncoder：Valley-Eagle版本引入VisionEncoder，一个额外的编码器，能并行处理视觉令牌，且能灵活调整令牌数量，适应不同的处理需求。并行处理：与原始视觉令牌并行处理，增强模型在处理大量视觉数据时的效率和效果。模型对齐：Valley与Siglip和Qwen2.5等其他模型对齐，在设计上参考这些模型的成功元素，确保性能和兼容性。Valley的项目地址GitHub仓库：https://github.com/bytedance/ValleyHuggingFace模型库：https://huggingface.co/bytedance-research/ValleyValley的应用场景内容分析与理解：分析和理解文本、图像和视频内容，为内容审核、内容推荐和内容生成提供支持。图像和视频描述：生成图像和视频的描述性文本，适用于社交媒体、新闻报道和教育材料。电子商务：在电子商务领域，用在产品推荐、用户行为分析和客户服务自动化。短视频平台：辅助短视频平台进行内容创作、内容审核和用户体验优化。智能助手：作为智能助手，理解和响应用户的查询，提供基于图像和视频的信息检索和推荐。 
