cogvlm2-llama3-chinese-chat-19B

双语视觉语言模型，支持大规模文本和图像解析

Github 模型视觉理解开源项目 Huggingface 文本生成中文支持开源模型 CogVLM2

CogVLM2-LLaMA3-Chinese 是一个开源模型，支持中文和英文，表现出显著性能提升，比如在 TextVQA 和 DocVQA 基准测试中。这一模型支持最大8K的文本长度和1344*1344的图像分辨率，特别适合文本和图像的理解与对话任务。构建于Meta-Llama-3-8B-Instruct基础之上，用户可在ZhipuAI开放平台进行实际体验，适用于需要强大图像解析和多语言支持的场景。

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介绍相关项目

Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。

Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型

GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统

基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型

GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型

此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型支持图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型

LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话，支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布，主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中，LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力，为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。

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。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型提供图像理解与文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。

llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互

GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型

这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统，采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架，可实现快速本地部署和图文交互功能。

Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目

Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文

Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发，提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型，专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练，显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度，实现人类偏好对齐，提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用，如对话系统和文本分析等。

llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线，提供多样化微调和部署选项

API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练

llama3中文版本发布，提供丰富中文对话数据集和多种微调选项（如DPO、SFT、RLHF）。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式，适用于不同用户需求。欢迎加入，完善中文AI模型。

Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。

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