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MELD

用于情感识别研究的多模态对话数据集

MELD是一个基于《老友记》电视剧的多模态对话情感识别数据集,包含1400多段对话和13000多句话。数据集融合了文本、音频和视觉信息,每句话标注有7种情绪和3种情感倾向。MELD为多模态对话情感识别研究提供了丰富资源,包括详细统计信息、标注说明和基线模型。该数据集可用于开发情感对话系统等多种应用场景。

Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优,拥有280万条指令-响应对,支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型,提升高分辨率视觉输入的细粒度解释,并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练,并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
UltraChat - 大规模、多样化的多轮对话数据和模型
GithubUltraChatUltraFeedbackUltraLM开源项目数据集模型
UltraChat项目专注于构建开源、大规模、多轮对话数据,目标是打造具有广泛会话能力的强大语言模型。最新发布的模型和数据集包括UltraLM-13B-v2.0、UltraRM和UltraCM,在AlpacaEval基准测试上表现优异。UltraChat数据集分为三大部分:世界问题、写作与创作、现有材料辅助,对话涵盖了技术、艺术和创业等领域。项目数据仅供研究和教育用途,基于MIT许可证发布。
chat-dataset-baseline - 中文对话模型训练资源整合平台
AI训练GithubLLaMA-Factory中文对话模型开源项目数据集模型优化
chat-dataset-baseline项目整合Hugging Face平台优质数据集,为中文对话模型训练提供全面资源。采用PDCA循环迭代,涵盖数据选择、模型训练、测试和优化。项目提供详细指南,适合数据科学家和AI爱好者快速上手,用于训练高质量中文基础模型,为特定行业应用打下基础。
mmf - 多模态视觉与语言研究平台
Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言
MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架,支持PyTorch,提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现,并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛(如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛)的首选代码基础。
MultiPLY - 3D环境中的多感官物体中心大语言模型
3D环境GithubMultiPLY多感官大语言模型开源项目物体中心
MultiPLY是一个多感官交互式大语言模型,在3D环境中能主动与物体交互并收集视觉、听觉、触觉和热感信息。它将多感官交互数据整合到语言模型中,建立词语、行为和感知间的关联。该模型采用物体中心表示,通过执行动作揭示物体的多感官细节,为自然语言处理和人工智能研究提供新思路。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
ParlAI - 全面的开源对话研究与开发平台
GithubParlAI人工智能对话研究开源项目机器学习自然语言处理
ParlAI是一个综合性的对话研究和开发平台。该框架集成了100多个对话数据集,涵盖开放域聊天、任务导向对话及视觉问答等多个领域。ParlAI提供了丰富的参考模型和预训练模型,支持与众包平台和即时通讯应用的集成,并具备创建自定义智能体和多任务训练的功能。其多模态支持为研究人员提供了便利的对话系统研究环境。
EDTalk - 高效解耦的情感说话头像合成框架
EDTalkGithub人脸动画开源项目情感说话头合成视频驱动音频驱动
EDTalk是一个创新的情感说话头像合成框架,实现了口型、头部姿势和情感表情的高效解耦。该框架通过三个轻量级模块将面部动态分解为独立的潜在空间,使用可学习的基向量定义特定动作。EDTalk采用正交基向量和高效训练策略确保各组件的独立性,并开发了音频到动作模块支持音频驱动的头像合成。这一技术在视频和音频输入下都能实现精确的情感说话头像生成。
SoulChat - AI心理健康大模型 强化共情倾听能力
GithubSoulChat共情大模型对话开源项目心理健康
SoulChat是一个心理健康大模型,采用混合单轮长文本咨询和多轮共情对话数据进行指令微调,提升了AI在心理咨询领域的共情、倾听和建议能力。项目开源了百万级中文心理对话数据集,为主动健康领域的大模型研究提供了重要资源。SoulChat旨在构建更人性化的AI心理支持系统,促进心理健康领域的技术进步。
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