BakLLaVA

突破性多模态语言模型创新

BakLLaVA 多模态语言模型视觉指令微调 AI训练 Github 开源项目

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。

Github

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介绍相关项目

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。

VILA1.5-3b - 交错图像文本预训练的视觉语言模型突破

GithubHuggingfaceVILA图像文本预训练多图像推理开源项目模型视觉语言模型边缘部署

VILA1.5-3b是一款基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像推理、上下文学习和视觉思维链等能力,可通过AWQ 4位量化部署于边缘设备。该模型采用交错图像-文本预训练、语言模型解冻和指令数据重混合等创新技术,有效提升了视觉语言和纯文本任务性能。VILA1.5-3b支持多种硬件架构,适用于计算机视觉、自然语言处理等研究领域。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型模型量化视觉语言模型

这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型，包含900亿参数。通过FP8量化技术优化，将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成，主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。

llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型

LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统，拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入，在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文，适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型，实现图像分析和问答功能。

VILA1.5-3b-s2 - 多模态视觉语言模型VILA支持边缘设备和多图像处理

GithubHuggingfaceVILA图像文本处理多模态模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算

VILA1.5-3b-s2是一个基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像处理能力，通过AWQ 4位量化可部署于边缘设备。该模型在多图像推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现突出，同时保持优秀的文本处理性能。VILA1.5-3b-s2为多模态模型和聊天机器人研究提供了有力支持。

VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型

GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型

此页面介绍VILA模型，一种用于多模态研究的视觉语言模型，通过大规模图文数据预训练，提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习，并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化，模型适用于Jetson Orin等边缘设备，兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者，支持Linux系统，具备出色的指令跟随和视觉推理能力。

Video-LLaVA - 视频多模态模型，具备像素级定位能力

GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文

PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。

llava-onevision-qwen2-7b-ov-chat - LLaVA-OneVision多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理

LLaVA-OneVision是一款基于Qwen2架构的多模态AI模型，专门针对聊天场景进行优化。该模型通过多阶段训练，包括LCS-558K预训练、高质量合成数据训练和单图数据训练等，最终经过RLHF进一步提升性能。它能够与图像、多图和视频进行交互，同时保持良好的指令遵循能力，是一个versatile的视觉语言模型。

LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发

GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练

LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

相关项目

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