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CogVLM2

基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。

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。
Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
InternVL2-8B - 多模态大语言模型在图像理解、视频分析和目标定位方面的全面能力
GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目指令微调推理性能模型视觉语言模型
InternVL2-8B是一个基于InternViT-300M-448px和internlm2_5-7b-chat的多模态大语言模型。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等图像任务中表现优异,同时在视频理解和目标定位方面也展现出强大能力。支持8k上下文窗口,能够处理长文本、多图像和视频输入,在开源多模态模型中具有竞争力。
Llama-2-7B-GGUF - Meta开源的大型语言模型GGUF量化格式版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2Meta开源开源项目模型语言模型
Llama 2 7B GGUF是Meta开源语言模型的优化版本,采用llama.cpp团队开发的GGUF量化格式。该版本提供2-8比特多种量化选项,支持CPU和GPU推理,可满足不同场景的部署需求。项目包含模型下载、运行指南以及主流框架的集成方法,方便开发者快速上手使用。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一,采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练,拥有70亿参数,支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本,可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异,并支持商业应用,是一个功能强大的开源AI工具。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能多语言支持大语言模型开源许可开源项目模型
Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言对话AI模型,支持128K上下文长度和8种主要语言。该模型适用于代理检索、摘要等任务,由meta-llama创建并提供GGUF量化版本。作为社区模型,它针对多语言对话场景优化,可用于开发多种对话应用。使用时请注意相关责任和免责声明。
Meta-Llama-3.1-70B - Meta开发的多语言大型语言模型 支持高级对话和文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Meta-Llama-3.1-70B是Meta推出的多语言大型语言模型系列之一。该模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,在8种语言中表现优异。它专为多语言对话场景设计,可用于智能助手、自然语言生成等任务。该模型在多项行业基准测试中表现出色,超越众多开源和闭源聊天模型,为开发者提供了强大的多语言AI处理能力。Meta-Llama-3.1-70B支持商业和研究用途,为各类应用场景提供了先进的语言模型解决方案。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-quantized.w8a8 - 量化优化的多语言文本生成模型
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3vLLM多语言开源项目文本生成模型量化
该模型通过INT8量化优化,实现了GPU内存效率和计算吞吐量的提升,支持多语言文本生成,适用于商业和研究中的辅助聊天任务。在多个基准测试中,该模型实现了超越未量化模型的恢复率,尤其在OpenLLM和HumanEval测试中表现突出。使用GPTQ算法进行量化,有效降低了内存和磁盘的占用。可通过vLLM后端快速部署,并支持OpenAI兼容服务。
LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用
GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型
Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列,具备7亿到70亿参数,专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异,能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款,支持用于英语的商业和研究。
CogCoM - 链式操作助力视觉语言模型精细化理解
AI推理Chain of ManipulationsCogCoMGithub多模态开源项目视觉语言模型
CogCoM是一个新型视觉语言模型,采用链式操作技术逐步处理复杂视觉问题。该项目包含6种基本操作、级联数据生成流程和多轮多图像模型架构。CogCoM在对话、描述、定位和推理等方面表现出色,并在GQA、TallyVQA等多项基准测试中取得优异成绩。这个开源项目为研究人员提供了完整的代码、模型和数据集,促进了视觉语言模型在细节理解领域的发展。
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