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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gemma-2-9b-bnb-4bit - 开源工具加速大型语言模型微调并降低内存占用

ColabGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目微调性能优化模型

这是一个用于优化大型语言模型微调过程的开源项目。它兼容Gemma、Llama 3和Mistral等多种主流模型，可以将微调速度提高2-5倍，同时将内存使用量减少70%。项目提供了面向初学者的Colab笔记本，使用者只需添加数据集并运行即可完成高效微调。此外，该工具还支持将模型导出为GGUF格式或直接上传至Hugging Face平台。

internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型

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llava-onevision-qwen2-0.5b-ov - 支持多模态输入的视觉语言AI模型

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LLaVA-OneVision-qwen2-0.5b-ov是基于Qwen2语言模型开发的多模态AI模型。该模型可处理图像、多图和视频输入,支持英语和中文交互。在LLaVA-OneVision数据集上训练后,模型具备32K tokens的上下文窗口,能执行图像问答、视频理解等多种视觉任务。其在多个多模态基准测试中表现优异,展现了强大的视觉语言处理能力。

llava-onevision-qwen2-7b-ov - 基于Qwen2的多模态模型支持图像和视频理解

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LLaVA-OneVision-qwen2-7b-ov是基于Qwen2开发的多模态模型,具备32K标记上下文窗口。该模型通过LLaVA-OneVision数据集训练,可理解图像、多图和视频内容。在AI2D、ChartQA、DocVQA等多个多模态基准测试中表现优异,支持英语和中文,适用于多种多模态应用场景。

Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理

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Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。

InternVL2-1B - 多模态大语言模型实现多图像和视频智能理解

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InternVL2-1B是一款新型多模态大语言模型，结合了InternViT-300M-448px视觉模型和Qwen2-0.5B-Instruct语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异，能有效处理长文本、多图像和视频输入。InternVL2-1B在开源多模态模型中表现突出，部分能力可与商业模型比肩。通过采用8k上下文窗口训练，该模型大幅提升了处理长输入序列的能力。

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此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma轻量级语言模型提供多种文本生成功能

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gemma-2-9b-it-GGUF是Gemma系列轻量级开源语言模型的GGUF格式版本。这个由Google开发的模型适用于问答、摘要和推理等多种文本生成任务。其体积小巧，易于在资源有限的环境中部署，使先进AI技术更加普及。项目提供多种量化版本，可满足不同硬件配置需求。

llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型

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LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器，通过提高图像分辨率和优化数据集，增强了OCR和常识推理能力，适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答，提供双语功能与商业许可保障。

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