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BakLLaVA

突破性多模态语言模型创新

BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构,将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作,致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。

LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型
GithubMG-LLaVA多模态大语言模型多粒度视觉指令调优开源项目性能提升视觉处理
MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型,通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征,显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节,并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征,增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调,MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。
llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能,能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出,主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据,在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器,通过提高图像分辨率和优化数据集,增强了OCR和常识推理能力,适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答,提供双语功能与商业许可保障。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目,致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理,在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体,包括支持高分辨率输入和视频处理的版本,以及基于不同大语言模型的实现。此外,项目还开源了训练数据和代码,为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
ALLaVA - GPT4V合成数据集助力轻量级视觉语言模型训练
ALLaVAGPT-4VGithub开源项目微调数据集视觉语言模型
ALLaVA项目推出大规模GPT4V合成数据集,旨在促进轻量级视觉语言模型的训练。项目发布了ALLaVA-Phi3-mini-128k、ALLaVA-StableLM2-1_6B和ALLaVA-Phi2-2_7B等多个模型版本,可直接从Hugging Face仓库加载。ALLaVA-4V数据集整合了LAION和Vision FLAN的图像标注与指令数据,以及GPT-4-Turbo生成的文本指令,总样本量超过140万。这一资源为视觉语言模型研究提供了丰富的训练数据和预训练模型,有望推动该领域的进一步发展。
LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调
LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法,该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据,并提供了环境配置、训练脚本和评估方法,为相关研究和开发提供了全面支持。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
KoLLaVA - 韩语多模态视觉语言助手
GithubKoLLaVA多模态模型大语言模型开源项目视觉语言助手韩语
KoLLaVA是基于LLaVA框架开发的韩语多模态AI模型。通过韩语指令微调,该模型实现图像理解和多轮对话,可回答图像相关问题并进行视觉推理。项目开源了预训练和指令微调数据集、模型权重,并提供详细使用说明,为韩语多模态AI研究与应用提供了重要资源。
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