Multi-Modality-Arena

完善的多模态模型评估工具，让视觉问答更精准

Multi-Modality Arena LVLM-eHub OmniMedVQA Tiny LVLM-eHub LVLM Leaderboard Github 开源项目

Multi-Modality Arena 是一个专注于评估多模态模型的开放平台，支持视觉问答任务的对比测试。平台发布了OmniMedVQA和Tiny LVLM-eHub等评估基准，涵盖广泛的视觉和语言领域。用户可以访问在线演示，参与评估项目，并利用丰富的模型和数据集资源进行性能优化。

AnyModel - 多模型AI对比与应用的综合平台

AI工具AI模型比较AnyModel人工智能图像生成对话模型

AnyModel集成了多个顶级AI模型，提供文本生成、图像创作和多模态处理等功能。平台支持模型输出对比，有助于识别AI'幻觉'，提升应用质量。具备上下文对话、结果汇总和分享特性，为AI研究和应用提供全面支持。作为一站式AI工具，AnyModel适合各类用户探索和利用人工智能技术。

MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型

AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目

MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型，基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据，适用于各种 AI 任务，并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合，优化您的深度学习模型表现。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。

lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架

GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目

该项目提供统一框架，用于评估生成式语言模型，通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项，旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等，也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法

GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型

VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记，实现跨多模态输入的统一嵌入表达，高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练，并在36个数据集上进行评估，Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录，供用户在GitHub仓库克隆下载，通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算，助力模型运用。

llava-v1.6-vicuna-13b - 强大的图文多模态AI模型集成Vicuna-13b实现视觉智能对话

GithubHuggingfaceLLaVA多模态大型语言模型开源项目指令跟随模型视觉问答

LLaVA-v1.6是基于Vicuna-13b微调的开源多模态AI模型，通过大规模图文对和指令数据训练而成。该模型擅长学术视觉问答和通用图像理解，支持自然的图文交互。采用transformer架构，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了强大的视觉语言处理工具。

JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术

GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估

JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术，该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估，评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码，能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外，该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面，方便用户使用和部署。

VQAScore: Evaluating Text-to-Visual Generation with Image-to-Text Generation - 精确衡量文本到视觉生成质量的新方法

AI工具CLIP-FlanT5GenAI-BenchVQAScore文本到视觉生成式AI

VQAScore网站展示了一种创新的评估标准，着重于文本生成视觉内容的质量验证。依托CLIP-FlanT5模型，VQAScore提供了比传统CLIPScore更符合人类直觉的评分，适用于复杂图文组合的处理，如属性结合和空间关系。此外，网站引入了GenAI-Bench，一种综合性文本到视觉生成基准，支持对当前高级别生成模型的挑战和重复性验证，助力研究人员进行深入分析和开发更精良的生成模型。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

ToolQA - 评估工具增强型大语言模型的开源数据集

GithubToolQA大语言模型工具增强开源项目数据集评估基准

ToolQA是一个开源数据集，专门用于评估工具增强型大语言模型。数据集涵盖8个领域，包含需要综合使用多个工具解答的问题，分为简单和困难两个级别。ToolQA通过人机协作创建，提供了数据统计、下载链接、工具实现和基准代码，为研究人员评估和改进大语言模型的外部工具使用能力提供全面资源。

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