MGM-7B

基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型

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MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型，通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分，该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本，支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练，适用于计算机视觉和自然语言处理研究。

Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算

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Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。

openvla-7b - 基于视觉和语言的开源机器人动作生成模型

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OpenVLA-7B是一个开源的视觉-语言-动作模型，基于97万个机器人操作数据训练。该模型将语言指令和摄像机图像转化为机器人动作，支持多种机器人控制，并可通过微调适应新任务。OpenVLA-7B采用MIT许可证，适用于零样本指令执行和新领域迁移。

glm-4v-9b - 开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能

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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。

llama3-llava-next-8b - 基于Llama 3的开源多模态视觉语言AI模型

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LLaVA-NeXT-8b是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态模型，通过558K图文对和超过700K多模态指令数据训练而成。该模型集成视觉理解与文本生成能力，支持图像描述、视觉问答等任务。模型采用高效的分布式训练方法，训练时间约15-20小时。目前仅供学术研究使用，商业应用受限。

llama-7b - 70亿参数的开源大语言模型

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LLaMA-7b是一个拥有70亿参数的开源大型语言模型，采用非商业许可协议。该模型在文本生成、问答系统等多个自然语言处理任务中表现出色，提供强大的语言处理能力，但仅限非商业用途。用户需通过官方表单申请访问权限。此仓库为已获授权但遇到权重文件丢失或格式转换问题的用户提供支持。

InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型

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InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成，在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口，可处理长文本、多图像和视频输入，为用户提供全面的多模态分析能力。

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

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LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

vip-llava-7b - ViP-LLaVA的多模态对话与视觉指令协同应用

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ViP-LLaVA-7B是一个开源的聊天机器人，通过对LLaMA/Vicuna的图像与区域级指令数据进行微调，采用transformer架构。其主要用于多模态模型及聊天机器人研究，适合计算机视觉、自然语言处理、机器学习与人工智能领域的研究者及爱好者。该模型于2023年11月完成训练，并在四项学术区域级基准测试中表现优异。

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

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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。

Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

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Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

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