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llava-v1.5-7b-llamafile

LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI

LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能,能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出,主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据,在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。

llamafile - 单文件执行的开源LLM部署框架
GithubLLMllamafile人工智能开源开源项目本地运行
llamafile项目将开源语言模型(LLM)封装为单个可执行文件,无需安装即可在本地运行。它集成了llama.cpp和Cosmopolitan Libc,支持跨平台使用,并提供Web界面和OpenAI兼容API。该框架简化了LLaVA、Mistral等多种LLM的部署流程,方便开发者和用户快速访问和应用这些模型。
LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析
AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目
LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术,并提供LLM对齐后训练的实用指南,包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型,项目涵盖了许多有趣的内容,帮助您了解关键功能和最新进展。
self-llm - 开源大模型部署与应用指南
AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用
探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南,涵盖环境配置至应用实践,专为国内初学者设计,通过AutoDL平台简化操作流程,助力大模型技术的普及和应用。
LAVIS - 多任务语言与视觉模型的统一接口和便捷数据下载工具
BLIPGithubLAVISSalesforceX-InstructBLIPlanguage-vision开源项目
LAVIS是一款用于语言与视觉智能研究的Python库,提供统一接口,支持图像文本预训练、检索和视觉问答等10多种任务,并包含20多个数据集和30多个预训练模型。其模块化设计和自动下载工具简化了数据准备和模型训练,是开发多模态应用的理想选择。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库
GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目
TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库,专注于简化小规模多模态模型的开发和定制,使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory,可减少编码错误,快速定制多模态模型,提高性能,为研究和应用提供强大工具。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
openbuddy-llama2-13b-v8.1-fp16 - 基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人
Huggingface许可协议
OpenBuddy是一个基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人。模型使用需经过Meta批准。尽管功能强大,但在高风险环境中应谨慎。推荐用于非关键性任务,并遵循许可协议进行使用。访问项目官网和GitHub页面以获取使用指南与Demo。
tamil-llama - 优化泰米尔语处理的LLaMA模型系列
GithubLLaMATamil-Llama开源项目泰米尔语自然语言处理语言模型
Tamil-Llama项目基于开源LLaMA模型,通过增加泰米尔语词元和采用LoRA方法,提升了泰米尔语处理能力。项目提供7B和13B参数的基础模型和指令模型,支持泰米尔语和英语双语对话。模型在英语推理基准测试中表现良好,并提供量化版本和泰米尔语数据集用于微调和评估。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力,通过无偏视觉信号和大规模数据训练,实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型,支持从100M到3B参数的多种配置,并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo,体验这些创新模型的强大功能。
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