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

支持50多种语言的多模态视觉语言模型

多语言CLIP 图像识别 Huggingface 模型机器学习 XLM-Roberta Github 开源项目自然语言处理

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

ViT-L-16-HTxt-Recap-CLIP - 对比图文模型在零样本图像分类中的新进展

CLIPGithubHuggingfaceLLaMA-3图像分类对比学习开源项目数据集偏见模型

这个模型利用Recap-DataComp-1B数据集训练，旨在实现零样本图像分类。通过OpenCLIP库，用户能够编码和分类图像与文本。模型的数据源自网络抓取并经过重新标注，可能会包含偏见或不准确之处，请在使用时注意这些风险。更多数据集详情可以查阅数据集卡片页面。

nli-distilroberta-base-v2 - sentence-transformers模型实现句子向量化和语义分析

GithubHuggingfaceRoBERTasentence-transformers向量嵌入开源项目模型自然语言处理语义搜索

nli-distilroberta-base-v2是一个基于sentence-transformers的句子嵌入模型，将文本映射到768维向量空间。该模型适用于聚类、语义搜索等任务，使用简单且效果出色。它支持通过几行代码生成句子嵌入，为自然语言处理提供了有力工具。

multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型

GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取

此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。

Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人

GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型

Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。

LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型

GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率

LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。

ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力

CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型

ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调，该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench，这是首个零样本区域级基准，用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示，为视觉语言模型研究提供了有力支持。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

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