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MGM-7B

基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型

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。

AlphaMonarch-7B - 多功能7B模型,优化智能文本生成
AlphaMonarch-7BGithubHuggingface多任务基准开源项目推理能力文本生成模型模型评估
AlphaMonarch-7B是经过DPO优化的模型,增强推理与对话能力,通过AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和TruthfulQA等测试表现优异。利用LazyMergekit合并多款模型,适合对话、角色扮演和故事创作。支持GGUF、GPTQ和AWQ等量化模式,搭配Mistral Instruct聊天模板,在多项国际评估中表现出色,成为高级7B模型中的一员。
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
CogVLM2GithubHuggingface中文支持开源模型开源项目文本生成模型视觉理解
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。
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。
M7-7b - 第三方开源项目的模型合并和性能优化
ASCII艺术GithubHuggingfaceLarge Language Modelmergekit开源项目模型模型合并神经网络
M7-7b项目通过mergekit工具和slerp方法实现多个语言模型的高效合并与优化。项目提供了丰富的技术细节,包括参数设置、数据类型和合并流程等,帮助开发者在模型性能提升和应用中获得实用指导。结合liminerity/merge等模型的实例解析,展示了开源项目在AI模型整合中的创新应用,适合对模型合并技术有兴趣的专业人士了解和研究。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
CogVLM - 开源视觉语言模型,提升图像理解与跨模态对话功能
CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试
CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型,专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数,并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进,增添了GUI图像代理能力,支持1120*1120分辨率的图像理解,并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示,用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息,请访问项目主页。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
glm-4-9b - 开源预训练模型GLM-4-9B实现多语言及多任务处理能力
GLM-4-9BGithubHuggingface多语言支持开源模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
作为GLM-4系列的开源版本,GLM-4-9B在语义理解、数学计算、逻辑推理等方面展现出优秀性能。模型支持26种语言处理、多轮对话、代码执行及工具调用功能,具备128K上下文处理能力。其扩展版本包括支持1M上下文的Chat版本和支持视觉任务的GLM-4V-9B多模态模型。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理
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-3.2-90B-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。
Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
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。
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