glm-4v-9b

开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能

多模态模型 Huggingface 模型 Github GLM-4V-9B 视觉理解自然语言处理开源项目图像描述

GLM-4V-9B是一款由智谱AI开发的开源多模态人工智能模型，支持1120x1120高分辨率下的中英双语多轮对话。该模型在综合能力、感知推理、文字识别和图表理解等多个领域表现优异，与GPT-4-turbo、Gemini 1.0 Pro等主流模型相比具有竞争力。GLM-4V-9B支持8K上下文长度，为研究者和开发者提供了强大的视觉理解和语言处理能力。

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Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型，用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建，集成视觉适配器，支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异，超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度，采用60亿(图像,文本)对训练，知识覆盖至2023年12月。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

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Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

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InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列

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Meta推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。

Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型

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Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并，它在10个基准测试中显著超越原始模型，包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%，TruthfulQA提升9%，函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式，为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。

llava-1.5-13b-hf - 基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能

GithubHuggingfaceLLaVA图像理解多模态对话开源项目机器学习模型自然语言处理

llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构，实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成，并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色，体现了视觉语言模型的技术创新。

WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型支持复杂任务和推理

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WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型，擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统，在MT-Bench评估中表现优异，性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话，适用于各种复杂场景，是一个高效的开源大语言模型选择。

RLAIF-V - 多模态大模型对齐的开源AI反馈框架

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RLAIF-V项目提出了一种新的多模态大模型对齐框架，通过开源AI反馈实现了超越GPT-4V的可信度。该框架利用高质量反馈数据和在线反馈学习算法，有效减少模型幻觉，提高学习效率和性能。项目开源的代码、模型权重和数据集为多模态人工智能研究提供了重要资源。

GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化

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GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力，发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码，并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法，便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。

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