chameleon

多模态早期融合基础模型的开源实现

Meta Chameleon 多模态模型 AI研究模型推理可视化工具 Github 开源项目

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。

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。

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。

allchat - 全能AI交互平台，集成多模型、图像处理、文档管理及代码执行

AI助手AllChatGithubWeb工具多模型交互开源项目聊天功能

AllChat是一个开源的AI交互平台，整合了多个主流AI模型。它提供历史记录、图像处理、文档管理、代码执行等功能，并支持Markdown格式。通过Web工具，AllChat实现了AI模型与实际应用的无缝连接。这个全面的AI助手旨在满足各类复杂AI应用需求，为用户提供便捷的AI交互体验。

core - 多模型支持与插件扩展的定制AI助手框架

AI助手框架Cheshire-CatDockerGithub开源项目插件语言模型

Cheshire Cat是一款生产级AI助手框架，适用于任意语言模型的自定义AI构建。提供API优先设计，支持记忆功能、事件回调、函数调用及对话表单，完全Docker化。通过插件扩展，用户可以轻松添加对话层，并享受简便的管理面板。

LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型

GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解

LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。

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。

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。

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。

OpenAI-CLIP - 从零开始实现CLIP模型：探索文本与图像的多模态关联

CLIPGithubOpenAI图像编码器多模态开源项目文本编码器

本项目实现了CLIP模型，基于PyTorch进行开发，通过训练文本和图像数据，探索其相互关系。详细的代码指南和实用工具展示了模型在自然语言监督任务中的表现和实际应用，适合多模态学习的研究者和开发者使用。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

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