Ovis1.6-Gemma2-9B

Ovis1.6-Gemma2-9B开源多模态大语言模型的嵌入对齐解决方案

图像处理 Github 模型 transformers 开源项目多模态 Huggingface 大语言模型 Ovis1.6

Ovis1.6-Gemma2-9B是一个开源的多模态大语言模型，致力于视觉与文本嵌入的高效对齐。相比Ovis1.5，它在图像处理分辨率、数据集规模与质量上都有所提升，并通过DPO训练提高总性能。该模型在OpenCompass基准测试中展现了优异表现，支持图像和文本的多模态输入处理。更多使用指导与代码示例请访问其GitHub页面。

Github

Huggingface

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bge-multilingual-gemma2是基于Gemma 2架构开发的多语言文本嵌入模型。该模型在MTEB NFCorpus、MSMARCO、FiQA2018等多个检索任务数据集上表现优异。它能有效处理多语言文本并生成高质量语义表示，适用于信息检索、句子相似度计算等自然语言处理任务。在MTEB FEVER数据集上，该模型的主要评分达90.38，展现出较强的检索能力。

mPLUG-Owl - 模块化多模态大型语言模型

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mPLUG-Owl系列模型通过模块化强化其多模具集成，提升大型语言模型的功能。mPLUG-Owl2在CVPR 2024获得突出展示，而最新的mPLUG-Owl2.1则针对中文模式进行了优化，已在HuggingFace平台推出。

glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力

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作为GLM-4系列的开源版本，GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能，具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。

InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型

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InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成，在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口，可处理长文本、多图像和视频输入，为用户提供全面的多模态分析能力。

Yi-34B - 开源双语大语言模型Yi-34B，在语言理解和推理性能上超越多款先进模型

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Yi系列的开源双语大语言模型凭借出色的语言理解和推理能力，在全球顶尖LLM排行中占据一席之地。在依托Transformer和Llama架构的基础上，Yi模型通过自有的高质量训练数据和效能优化的训练管道，实现了在多项评测中的领先表现。特别是Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval榜单上表现出色，仅次于GPT-4 Turbo，展现出其多领域广泛应用的潜力。

Idefics3-8B-Llama3 - 提升视觉文本处理能力的多模态模型

GithubHuggingfaceIdefics3多模态开源项目文档理解模型模型优化视觉文本处理

Idefics3-8B是由Hugging Face开发的开放性多模态模型，支持处理任意图像和文本序列进行文本生成。该模型在OCR、文档理解和视觉推理方面有显著增强，适用于图像描述和视觉问答任务。Idefics3-8B主要通过监督微调进行训练，可能需要多次提示以获得完整回答。与Idefics2相比，Idefics3在文档理解能力上表现更为出色，并增加了视觉标记编码的多项改进和丰富的数据集支持。

gemma-1.1-2b-it - Google推出的轻量级开源语言模型

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Gemma-1.1-2b-it是Google开发的轻量级开源语言模型,基于Gemini技术。这一2B参数模型在文本生成、问答、摘要和推理等任务上表现出色。其小巧的体积使其适合在笔记本电脑或个人云等资源受限环境中部署。作为Gemma系列的最新指令微调版本,该模型在质量、编码能力、事实性和指令跟随等方面均有显著提升。

gemma-2-9b - Google推出的轻量级开源大语言模型适用于资源有限环境

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma是Google开发的轻量级开源大语言模型系列,源自Gemini模型技术。这些英语文本生成模型开放预训练和指令微调权重,可用于问答、摘要和推理等任务。较小的规模使其适用于资源受限环境,如笔记本电脑或个人云设施,让更多人能使用先进AI模型。Gemma经过安全和伦理评估,并提供负责任AI开发工具包,确保安全可靠使用。

paligemma-3b-mix-224 - 视觉语言模型PaliGemma实现多语言图像理解与文本生成

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PaliGemma-3b-mix-224是一款基于SigLIP和Gemma的视觉语言模型,可同时处理图像和文本输入并生成多语言文本输出。该模型在图像字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测等任务中表现优异。采用33亿参数的Transformer架构,经大规模多语言数据预训练,通过微调可适用于多种视觉语言应用场景。

gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型

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Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行

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