octopus-v4

打造全球最大语言模型网络提升开源AI表现

Graph of Language Models Octopus-v4 专业模型 AI模型图谱 MMLU基准测试 Github 开源项目

Octopus-v4项目构建大规模语言模型网络，集成专业模型并优化节点连接。通过开源协作提升AI性能，与闭源模型竞争。项目开放专业模型训练和推理代码，建立领域语言模型排行榜。Octopus-v4在MMLU测试中达到74.6%的成绩，优于多个主流模型。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本

GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

NEXA AI - 高性能本地化多模态AI模型

AI代理AI工具Octopus模型功能调用本地运行边缘设备

NEXA AI开发的本地化AI模型Octopus系列,可在多种设备上离线运行,无需订阅。这些模型具备自然语言理解、工具调用等能力,可执行多样化任务。相比云端AI,Octopus模型在速度、成本和准确度上均有优势,同时保障数据隐私。该技术适用于需要高性能、低延迟和数据安全的AI应用场景。

MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口

GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型

MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目，整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习，能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

GPT-4o - OpenAI多模态AI平台GPT-4o革新人机交互

AI工具ChatGPTGPT-4oOpenAI人工智能多模态

GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统

GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型

GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。

GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化

GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知

GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力，发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码，并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法，便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

octopack - 代码大语言模型指令微调与评估工具集

CommitPackGithubHumanEvalPackOctoPack代码大语言模型开源项目指令微调

OctoPack是一个开源的代码大语言模型指令微调与评估工具集。它包含CommitPack数据集、OctoCoder和OctoGeeX模型、HumanEvalPack评估基准等关键组件。该项目提供数据处理、模型训练和评估的完整流程,助力研究人员开发和优化代码大语言模型。OctoPack的所有组件均可自由使用,为代码AI研究提供了宝贵资源。

octo - 基于transformer的通用机器人控制策略

AI模型GithubOcto开源项目微调机器人政策预训练模型

Octo是一个基于transformer的扩散策略模型，通过80万条多样化机器人轨迹数据训练而成。该模型支持多个RGB相机输入，可控制各种机器人手臂，并接受语言命令或目标图像指令。其模块化注意力结构使其能高效迁移至新的传感器输入、动作空间和形态。项目提供预训练模型、微调脚本和评估示例，便于研究人员进行深入开发和应用。

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