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XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus

支持50多种语言的多模态视觉语言模型

XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus是一个多语言视觉语言模型,扩展了CLIP模型至50多种语言。该模型包含多语言文本编码器,可与Vit-B-16Plus图像编码器协同工作。在多语言MS-COCO数据集的文本-图像检索任务中,它在11种语言中均表现出色。模型能够从多语言文本和图像中提取特征向量,适用于跨语言的图像文本匹配应用。

Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能
GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型
Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型,以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能,并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南,提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。
CLIP - CLIP是一种在各种(图像、文本)对上训练的神经网络
CLIPGithubPyTorch图像识别开源项目模型训练自然语言处理
CLIP通过对比学习训练神经网络,结合图像和文本,实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当,无需使用原始标注数据。安装便捷,支持多种API,适用于零样本预测和线性探针评估,推动计算机视觉领域发展。
pixel - 像素编码语言模型,无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型,消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上,PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成,采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL,并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
xlnet - 无监督语言表示学习新方法
GithubSOTATransformer-XLXLNet开源项目情感分析问答系统
XLNet是一种基于广义置换语言建模的新型无监督语言表示学习方法,采用Transformer-XL作为骨干模型,适用于长上下文的语言任务。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析和文档排名等多个下游任务中表现优异,超越了BERT,取得了多项任务的最新最佳结果。
e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略
E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型
E5-V框架通过调整多模态大型语言模型,有效实现多模态嵌入,提高不同输入之间的连接能力,即便不进行微调。其提出的单模态训练方法,仅训练文本对,表现超过多模态训练。
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1 - 多语言句子相似度模型,支持语义搜索
GithubHuggingfacemulti-qa-MiniLM-L6-dot-v1句子嵌入句子相似度开源项目模型自监督对比学习语义搜索
multi-qa-MiniLM-L6-dot-v1是一个专为语义搜索设计的句子嵌入模型,将文本转化为384维的密集向量。此模型训练于215M个问题和答案对,可处理多种数据来源。用户可通过sentence-transformers轻松加载模型进行查询和文档编码,从而计算点积相似度分数,实现相关性排序。除了基础功能外,该模型同样支持HuggingFace Transformers的复杂上下文嵌入处理,能有效提升语义搜索效率,适用于不超过512词片的文本。
Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模
GithubLlama-3-Taiwan-70BNLP基准NVIDIA传统中文开源项目聊天机器人
Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型,具有70亿参数规模,涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化,已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练,获多个企业支持。
persian_xlm_roberta_large - XLM-RoBERTa模型提升波斯语问答表现
GithubHuggingfacePQuADXLM-RoBERTA多语言开源项目性能模型问题回答
波斯语问答模型基于XLM-RoBERTa优化,提升了PQuAD数据集上的匹配精度,详细介绍了训练参数和PyTorch使用方法。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
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