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OmniCorpus

百亿级图文交错数据集推动多模态AI研究新高度

OmniCorpus是一个大规模多模态数据集,包含86亿张图像和1,696亿个文本标记。该数据集提供中英双语内容,涵盖从网站和视频平台提取的文本和视觉文档,具有高度的数据多样性和灵活性。与之前最大的数据集LAION-5B相比,OmniCorpus在图像和文本规模上分别大1.7倍和12.5倍,同时保持了优秀的数据质量。研究表明,基于此数据集训练的模型在图像描述和视觉问答等任务中表现出色。OmniCorpus采用流式数据格式,可适应多种数据结构,包括纯文本语料库、图文对和交错数据格式。这一特性使其在自然语言处理、计算机视觉和多模态AI等领域的研究和应用中具有广泛潜力。

OmniFusion - 整合多模态数据的先进人工智能系统
GithubOmniFusion图像处理多模态AI模型开源项目深度学习自然语言处理
OmniFusion是一个整合多模态数据的人工智能系统,基于Mistral-7B核心和CLIP-ViT-L视觉编码器。通过创新的适配器机制,该系统能够处理图像等多种数据形式,在图像描述和视觉问答等任务中展现出优秀性能。OmniFusion由AIRI研究所FusionBrain团队与Sber AI合作开发,目前主要处理图像数据,未来计划扩展到音频等更多模态。
MINT-1T - 万亿级开源多模态数据集推动AI研究
GithubMINT-1T图文数据多模态数据集开源数据开源项目海量数据
MINT-1T是一个大规模开源多模态数据集,包含1万亿文本标记和34亿张图像,比现有开源数据集规模扩大约10倍。该数据集首次纳入PDF和ArXiv论文等新数据源,提供HTML、PDF和ArXiv等多个子集。MINT-1T旨在为大规模多模态AI模型研究提供丰富的训练资源,其规模和多样性有望促进多模态AI技术的发展。
OmniGen-v1 - 多模态图像生成模型特点与能力
GithubHuggingfaceOmniGen人工智能图像生成多模态开源项目模型模型优化
OmniGen是一个多模态图像生成模型,支持通过灵活的多模态指令生成多种图像,无需额外插件或操作。安装简便,界面友好,具备从文本生成图像的功能。其设计注重易用性和灵活性,支持用户自定义和微调,满足多样的图像生成需求。
WanJuan1.0 - 开源多模态语料库推动AI模型性能提升
GithubWanJuan上海人工智能实验室图文数据集多模态语料库开源项目文本数据集
WanJuan1.0是一个开源多模态语料库,包含超过5亿文档、22万图文对的文本、图像和视频数据,总量超2TB。涵盖科技、文学等多领域,经过精细处理和价值观对齐。该语料库已应用于Intern系列大模型训练,显著提升了模型在语义理解、知识问答等任务的表现,可有效增强AI模型的知识内容、逻辑推理和泛化能力。
omniparse - 多类型非结构化数据解析与结构化平台
GithubOmniParse多媒体处理开源项目文档解析结构化数据网页爬取
OmniParse是一个专注于非结构化数据处理的开源平台。该平台能够解析文档、表格、图像、视频、音频和网页等多种格式,将其转化为结构化数据,以便于生成式AI应用使用。OmniParse支持约20种文件类型,具备本地处理能力,无需依赖外部API。这使其适用于多种AI应用场景,包括检索增强生成(RAG)和模型微调等。
omnichain - AI语言模型的可视化编程工具
AI语言模型APIGithubLLMOmniChain可视化编程开源项目
OmniChain是一个为AI语言模型设计的可视化编程工具。它提供直观界面,便于构建和管理AI模型链。该工具支持多种LLM后端,提供API和示例,简化AI开发过程。OmniChain适用于开发从基础聊天机器人到复杂AI应用的各类项目。
OmniTokenizer - 联合图像视频标记器实现高效视觉生成
GithubOmniTokenizerVQVAE图像视频联合标记器开源项目视觉生成语言模型
OmniTokenizer是一个图像和视频联合标记器,采用单一模型和权重,提供最先进的重建性能。它具有高分辨率和长视频适应性,可与语言模型和扩散模型结合实现视觉生成。项目提供预训练模型、训练脚本和评估工具,支持VQVAE和VAE版本,为视觉生成研究提供基础设施。
OCR_DataSet - 综合OCR数据集资源库及工具集
Github图像标注开源项目数据集文字识别深度学习计算机视觉
OCR_DataSet项目整合了13个知名的多语言OCR数据集,涵盖ICDAR2015、MLT2019和COCO-Text_v2等。项目特色包括数据格式统一化、便捷的百度网盘下载、详尽的数据集信息表和简化的读取脚本。此外,项目还提供了数据生成工具链接,为OCR领域的研究和开发工作提供了全面的资源支持。
OmniEvent - 多模型事件抽取框架 支持多种范式和语言
GithubOmniEvent事件抽取开源项目数据处理模型训练评估方法
OmniEvent是一个开源事件抽取工具包,支持事件检测和事件论元抽取。它覆盖多种范式,如令牌分类、序列标注、机器阅读理解和序列到序列等,在英文和中文数据集上提供统一评估。采用模块化实现,具有可扩展性,支持大型模型训练和推理,易用性高,兼容Transformers库。
nlp_chinese_corpus - 中文自然语言处理高质量多任务语料库
Github中文自然语言处理开源项目数据集词向量语料预训练
该中文自然语言处理项目提供丰富的高质量语料,包括维基百科条目、新闻、百科问答等,目标是解决中文大规模语料匮乏的问题。项目支持10大任务和9个模型的基准测试,并提供一键运行和详细性能比较,旨在提升中文NLP标准。适用于多种实际应用场景,如词向量训练、关键词生成和标题生成,方便研究人员和从业者获取和利用中文语料。
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