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Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4

量化模型支持多分辨率视觉理解

Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。

Qwen2-Math-1.5B-Instruct - Qwen2系列专业数学推理大模型
GithubHuggingfaceQwen2-Math大语言模型开源项目指令模型数学推理模型自然语言处理
Qwen2-Math-1.5B-Instruct是基于Qwen2系列开发的数学推理专用指令模型。该模型在解决复杂多步逻辑推理的数学问题上表现优异,性能超越多数开源模型。目前主要支持英文对话,可通过Hugging Face Transformers或ModelScope轻松部署使用。作为一个专业的数学推理工具,它为科研社区解决高级数学问题提供了有力支持。
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。
qwen - Qwen模型在Habana Gaudi处理器上的配置与训练概述
Gaudi处理器GithubHuggingfaceOptimum HabanaQwen模型Transformer开源项目模型混合精度
通过Optimum Habana接口,在Habana Gaudi处理器上实现Qwen模型的高效加载和训练。该接口简化了单个和多个HPU设置下的训练流程,并支持自定义AdamW优化器、梯度剪辑和PyTorch混合精度功能。用户可以通过配置GaudiConfig文件以及特定的HPU训练参数,利用语言模型示例代码,以充分发挥HPUs的性能。更多信息和详细用例请参考Hugging Face的文档及GitHub资源。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
Qwen-14B - Qwen-14B模型优化多语言和学习效率
GithubHuggingfaceQwen-14B多语言词表大语言模型开源项目模型自然语言处理阿里云
Qwen-14B是阿里云推出的一款140亿参数大语言模型,基于Transformer架构,训练数据量超过3万亿tokens,覆盖中英、多语言、代码和数学领域。该模型在多个评测任务中表现优异,超越同类开源模型,并因其强大的扩展性和高效的训练能力而备受关注。拥有150,000个词的词表设计提升了多语言处理能力,适合各类深度学习应用。
Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4-Bit - 利用GPTQ量化优化模型性能的新方法
Apache AirflowGPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目数据协调模型量化
Astronomer的4比特量化模型通过GPTQ技术减少VRAM占用至不足6GB,比原始模型节省近10GB。此优化提高了延迟和吞吐量,即便在较便宜的Nvidia T4、K80或RTX 4070 GPU上也能实现高效性能。量化过程基于AutoGPTQ,并按照最佳实践进行,使用wikitext数据集以减小精度损失。此外,针对vLLM和oobabooga平台提供详细配置指南,以有效解决加载问题。
VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力
GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解
VideoGPT+是一个创新的视频对话模型,通过集成图像和视频编码器,实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征,大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准,为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域,使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架,支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现,并与人类专家水平进行对照,为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型,支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异,具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本,在开源模型中表现突出,部分任务性能可与非开源模型媲美。
VisualRWKV - 结合RWKV的创新视觉语言模型
GithubRWKVVisualRWKV开源项目微调视觉语言模型预训练
VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型,基于RWKV架构设计,可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略:首先进行预训练,利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层;随后进行微调,通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南,涵盖数据准备、模型获取和训练流程,支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。
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