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SONAR

先进的多语言多模态句子表示模型

SONAR是Meta AI推出的开源多语言多模态句子表示模型。它支持200种语言的文本处理和37种语言的语音处理,在多语言相似性搜索任务中性能优异。SONAR可用于文本和语音嵌入、文本重构、跨语言翻译等多种自然语言处理任务,为多语言多模态AI应用提供了强大的基础。

SONAR_200_text_encoder - 适用于202种语言的多语言文本编码工具
GithubHugging FaceHuggingfaceSONAR多语言开源项目文本编码器模型模型转换
SONAR_200_text_encoder项目将SONAR多语言编码器移植到transformers格式,支持与官方实现一致的文本嵌入功能,并兼容202种语言,可应用于跨语言的句子相似度计算。通过Python代码示例,用户可以在transformers环境中加载与使用该模型,便捷实现文本向量化表示。该项目为多语言文本编码提供了一种高效可靠的解决方案,适合需要处理多种语言的文本任务。
Sonar - 基于语义分析的社交媒体洞察工具
AI工具Sonar情感分析机器学习社交媒体监听语义分析
Sonar运用机器学习和语义分析技术,实现自动化的社交媒体聆听、情感分析和主题建模。这一工具能准确识别相关文本数据,分析语言使用和上下文关系。Sonar可快速筛选大量社交媒体帖子,提升搜索精度,揭示品牌感知和热门话题。作为一个高效可靠的平台,Sonar帮助用户深入解读社交媒体数据,获取有价值的洞察。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目,旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式,并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法,使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
SALMONN - 通用听觉能力赋能大语言模型 实现音频输入的多模态理解
GithubSALMONN人工智能大语言模型开源项目语音识别音频处理
SALMONN是清华大学和字节跳动共同开发的大语言模型,能处理语音、音频和音乐输入。通过结合Whisper和BEATs编码器,SALMONN实现了多语言语音识别、翻译和音频-语音推理等功能。该模型可理解多种音频输入并执行文本和语音指令,展现了跨模态能力,推动了具听觉能力的人工智能发展。
SenseVoice - 高效、多语种语音识别与情绪识别技术平台
GithubSenseVoice多语言语音识别开源项目情绪识别推理效率热门音频事件检测
SenseVoice是一款支持多语言的语音解析模型,整合了自动语音识别、语种识别、情绪识别及音频事件检测功能。该项目采用非自回归端到端框架,可在超过50种语言上提供精准的语音识别服务,大幅降低了推理延迟,提供方便的微调脚本和多语种细粒度情绪分析,支持多种客户端语言和服务部署,适用于多种商业场景。
seamless_communication - AI多语言实时表情语音翻译系统
AI模型GithubSeamless多语言翻译实时翻译开源项目语音翻译
Seamless Communication项目开发了一系列AI模型,包括SeamlessM4T、SeamlessExpressive和SeamlessStreaming,支持近100种语言的多模态、实时和富有表现力的翻译。该项目通过开源工具和数据集,为研究人员和开发者提供了强大的序列建模组件,推动了更自然、真实的跨语言交流技术发展。
MetaTransformer - 统一12种模态的多模态学习框架
GithubMeta-Transformer人工智能多模态学习开源项目深度学习计算机视觉
Meta-Transformer是一个创新的多模态学习框架,可处理12种不同模态的数据,包括自然语言、图像、点云和音频等。该框架采用共享编码器架构和数据到序列转换方法,支持分类、检测和分割等多种任务。项目提供开源预训练模型和代码实现,为多模态AI研究提供了有力支持。
Multilingual_Text_to_Speech - 多语言文本到语音合成技术
GithubMeta-learningTacotron 2多语言文本转语音开源项目神经网络模型语音合成
Multilingual_Text_to_Speech项目综合采用Tacotron 2模型与元学习技术,支持复杂的多语言语音合成实验,提供完善的编码器共享机制,并包含丰富的语言数据及互动示范,旨在推动学术研究及应用开发。
SEED - 融合视觉与语言的多模态AI框架
AI助手GithubSEED-LLaMA多模态大语言模型开源项目视觉语言模型
SEED是一个创新的多模态AI框架,通过视觉分词器和去分词器,赋予大语言模型视觉理解和生成能力。该系统支持多模态理解与生成,展现出多轮上下文多模态生成等组合能力。基于SEED开发的SEED-LLaMA在广泛的多模态任务中表现优异,为AI领域开辟了新的研究方向。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
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