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VisualGLM-6B

一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型,具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础,增添了6.2亿参数,整合了先进的BLIP2-Qformer技术,达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿,展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化,支持在消费级显卡上运行,降低了使用门槛,拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
groundingLMM - 结合视觉分割和对话生成的多模态AI模型
GLaMMGithub图像分割多模态模型对话生成开源项目视觉基础
GLaMM是一种新型多模态AI模型,将自然语言生成与对象分割技术相结合。该模型提出了接地对话生成任务,并基于GranD数据集进行训练。GLaMM能够处理图像和区域级输入,支持视觉对话和指代表达分割等功能,为视觉语言交互提供了新的解决方案。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
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。
Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人
GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型
Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目,通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练,有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型,并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat - 多模态大语言模型支持图像、多图和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision人工智能图像处理多模态开源项目模型自然语言处理
llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat是一个为聊天场景优化的多模态大语言模型。该模型基于llava-onevision-72b-ov构建,通过迭代DPO训练提升了聊天能力,同时保持了良好的指令遵循能力。模型支持图像、多图和视频交互,在英语和中文方面表现出色。研究显示,其采用的迭代DPO训练方法有效增强了模型的聊天表现。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
glm-4-9b-chat-1m-GGUF - 基于GLM-4的轻量级中文对话模型量化版本
GGUFGLM-4GPU优化GithubHuggingface大语言模型开源项目模型模型量化
该项目基于GLM-4-9b-chat-1m模型开发,通过llama.cpp实现多种精度的模型量化。从18GB的F16版本到4GB的IQ2版本,提供了丰富的量化选项。项目中包含详细的性能对比和部署建议,方便开发者根据硬件条件选择合适的量化版本进行本地化部署。
glm-free-api - 智谱清言 ChatGLM4大模型逆向API白嫖测试
AI绘图GLM FreeGithub多轮对话开源项目智能体对话视频生成
GLM AI Free服务提供多种AI功能,包括流式输出、多轮对话、智能体对话、视频生成、AI绘图、联网搜索、长文档解读和图像解析。其特性包括零配置部署、多路token支持和自动清理会话痕迹。该项目与ChatGPT接口兼容,并支持多种部署方式,如Docker、Render和Vercel,非常适合不同的开发和部署需求。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
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