MELD

用于情感识别研究的多模态对话数据集

MELD 多模态情感识别对话数据集情感标注多方对话 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

dialog - 简化RAG部署与AI模型训练的应用

API开发GithubOpen-WebUIRAG部署talkd/dialog人性化RAG开源项目

Dialog是为对API开发不熟悉但感兴趣于AI的程序员设计的应用，旨在使用现代框架简化RAG部署。通过提供基于dialog-lib的LLM部署结构，Dialog重点在于人性化RAG回答并扩展其应用范围。使用Docker快速启动，支持PostgresSQL数据库，适配Open-WebUI前端界面。详细教程和全面文档可帮助用户快速上手并高效训练AI模型。

entity-recognition-datasets - 多领域实体识别和命名实体识别任务数据集

AnnotationsDatasetsEntity RecognitionGithubNERNamed Entity Recognition开源项目

此库包含多个领域的实体识别和命名实体识别（NER）任务数据集，包括新闻、社交媒体、医学等。项目提供数据目录和转换代码，部分数据因许可证限制无法直接共享。虽然自2020年起更新较少，但仍接受通过issue或pull request添加的数据集，并支持多种语言的NER数据，如德语、西班牙语和荷兰语等。

SECap - 语音情感转文字描述的开源AI系统

GithubSECap大语言模型开源项目情感分析语音情感描述音频处理

SECap是一个开源的语音情感描述生成系统，结合大语言模型技术将语音情感转化为文字描述。项目包含模型代码、训练测试脚本和600个音频样本的测试集。系统能捕捉语音情感特征并生成相应描述，为语音情感分析研究提供新的工具和思路。

Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力

FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据

该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。

WanJuan1.0 - 开源多模态语料库推动AI模型性能提升

GithubWanJuan上海人工智能实验室图文数据集多模态语料库开源项目文本数据集

WanJuan1.0是一个开源多模态语料库,包含超过5亿文档、22万图文对的文本、图像和视频数据,总量超2TB。涵盖科技、文学等多领域,经过精细处理和价值观对齐。该语料库已应用于Intern系列大模型训练,显著提升了模型在语义理解、知识问答等任务的表现,可有效增强AI模型的知识内容、逻辑推理和泛化能力。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准

BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估

BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。

chameleon - 多模态早期融合基础模型的开源实现

AI研究GithubMeta Chameleon可视化工具多模态模型开源项目模型推理

Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集，支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。

DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型多模态理解与复杂场景应用

DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型

DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。

Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式

Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型

项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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