Logo
Project Icon

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型 实现图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化
LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调，该模型实现了图像理解和对话能力，支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务，并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化，可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。
paligemma-3b-mix-448 - 基于SigLIP和Gemma的多语言视觉语言模型
GithubHuggingfacePaliGemma图像处理多语言开源项目微调模型视觉语言模型
PaliGemma是一款基于SigLIP视觉模型和Gemma语言模型的视觉语言模型，采用3B参数的Transformer架构。该模型支持多语言输入输出，可用于图像描述、视觉问答和文本识别等任务。PaliGemma在多个大规模数据集上经过预训练，并通过严格的数据过滤确保了训练数据质量。模型适用于各类视觉语言任务的微调，在多项基准测试中展现了优异性能。
Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化，提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件，如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L，以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化，并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
llava-v1.6-mistral-7b - LLaVA-v1.6：融合图像与文本理解的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA图像文本多模态大语言模型开源项目指令调优模型
LLaVA-v1.6-Mistral-7B是一个基于Mistral-7B-Instruct-v0.2的开源多模态AI模型。这个模型通过大规模多模态指令数据微调，能同时处理图像和文本输入。2023年12月发布的LLaVA-v1.6-Mistral-7B主要应用于多模态模型和AI对话系统研究。该模型在12个评估基准上表现优异，涵盖5个学术视觉问答任务和7个针对指令理解的最新多模态模型基准。
llava-v1.6-vicuna-7b - 基于Vicuna的开源多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA图文理解多模态大语言模型开源项目模型视觉问答
LLaVA-v1.6-vicuna-7b是一个基于Vicuna-7B开发的开源多模态模型，支持图像和文本的理解与处理。模型训练数据包含558K图文对和158K多模态指令等多样化数据集，通过12个基准测试验证其性能表现，可用于视觉语言研究与应用开发。
gemma-2-9b-it - 优化模型微调，降低内存使用，提升处理性能
GithubHuggingfacetransformers免费调优内存优化开源项目机器学习模型量化模型
采用Unsloth技术，通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者，便于用户添加数据集和运行，获得性能提升至2倍的微调模型，支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face，并减少内存使用达63%。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。
MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型
GithubHuggingfaceMGM-7B人工智能图像理解多模态模型大语言模型开源项目模型
MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型，通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分，该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本，支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练，适用于计算机视觉和自然语言处理研究。
llava-1.5-13b-hf - 基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能
GithubHuggingfaceLLaVA图像理解多模态对话开源项目机器学习模型自然语言处理
llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构，实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成，并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色，体现了视觉语言模型的技术创新。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号