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Qwen2-VL-72B-Instruct

多模态视觉语言模型实现图像视频理解与交互

Qwen2-VL-72B-Instruct是一款多模态视觉语言模型,具备处理任意分辨率图像和长达20分钟视频的能力。该模型可执行复杂视觉推理任务,支持多语言,并能作为智能代理操控设备。在多项视觉语言基准测试中,Qwen2-VL-72B-Instruct展现出优异的性能。

Qwen2-Audio-7B - 多模态音频语言模型 支持语音交互和内容分析
GithubHuggingfaceQwen2-Audio开源项目模型自然语言处理语音交互音频分析音频语言模型
Qwen2-Audio-7B是一个创新的音频语言模型,具备处理多种音频输入的能力。该模型提供语音聊天和音频分析两种交互模式,支持自由语音对话及音频文本混合分析。模型发布了预训练和对话两个版本,为音频理解和处理领域带来了新的可能性。
Qwen2-Audio - 大规模音频语言模型 支持语音交互和音频理解
GithubQwen2-Audio多语言支持开源项目语音翻译语音识别音频分析
Qwen2-Audio是一款先进的音频语言模型,可处理多种音频输入并执行分析或生成文本响应。该模型提供语音交互和音频分析两种功能,在13项基准测试中展现出色性能,包括语音识别、翻译和情感分析等任务。目前已发布Qwen2-Audio-7B和Qwen2-Audio-7B-Instruct两个版本。
Qwen2 - 阿里巴巴推出多语言大规模语言模型 支持128K上下文
GithubQwen2人工智能大语言模型开源项目模型训练自然语言处理
Qwen2是阿里巴巴发布的大规模语言模型系列,规模从0.5B到72B不等。支持27种语言,在编码和数学等领域表现优异。Qwen2-7B-Instruct和Qwen2-72B-Instruct模型的上下文长度达128K,显著增强长文本处理能力。项目提供多种部署选项,包括本地运行和规模化推理,并支持模型量化和微调。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - 开源大语言模型GGUF量化版支持多语言和128K长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型深度学习
Qwen2.5-7B指令模型GGUF量化版是Qwen2.5系列的一部分,采用transformers架构,拥有7.61B参数。该模型支持29种语言,可处理128K文本上下文,并提供q2至q8多种量化精度选项。相比前代,模型在知识储备、代码、数学能力、指令执行、长文本生成和结构化数据理解等方面均有显著提升。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
Qwen2.5-32B-Instruct-abliterated-v2-GGUF - 基于Qwen2.5的无道德限制大语言模型
GGUFGithubHuggingfaceQwen2.5-32B人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该项目是Qwen2.5-32B-Instruct模型的优化版本,通过特定技术移除了模型的道德限制和约束性回应,实现了更开放的对话能力。项目采用轻量级格式,便于灵活部署和实际应用。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
Qwen2-0.5B-Instruct-GGUF - 高性能轻量级开源语言模型 支持多种量化等级
GGUF格式GithubHuggingfaceQwen2开源项目模型自然语言处理语言模型量化模型
Qwen2-0.5B-Instruct模型提供多种GGUF格式量化版本,从q2_k到q8_0不等。模型基于Transformer架构,使用SwiGLU激活和改进的分组查询注意力,支持多语言及代码处理。经过大规模预训练和监督微调,可通过llama.cpp部署,支持OpenAI API兼容调用。在WikiText困惑度测试中表现优秀,为轻量级开源语言模型应用提供了便利选择。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
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