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Pix2Struct预训练模型,实现多语言视觉-文本任务

Pix2Struct是一种预训练的图像-文本模型,专用于多种任务,如图像字幕生成和视觉问答。该模型通过解析网页截图为简化HTML进行预训练,在文档、插图、用户界面和自然图像领域实现出色性能,灵活整合语言和视觉输入。

2txt - 基于Vercel AI SDK的高效图像文本转换工具
Anthropic APIClaudeGithubNext.jsVercel AI SDK图像转文字开源项目
2txt是一个基于Vercel AI SDK、Claude和Next.js开发的图像转文本工具。该开源项目可快速将图像内容转换为文本,支持自部署和二次开发。项目提供了详细的开发指南,方便开发者进行定制和扩展。
VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS
GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验
VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验,展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频,了解如何应用这项前沿技术。
LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调
LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法,该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据,并提供了环境配置、训练脚本和评估方法,为相关研究和开发提供了全面支持。
infoxlm-large - 信息论驱动的跨语言预训练模型
GithubHuggingfaceInfoXLM信息论开源项目模型自然语言处理跨语言模型预训练
InfoXLM是一个基于信息论的跨语言预训练模型。它通过创新的预训练目标和技术,最大化不同语言间的互信息,学习通用的多语言表示。这种方法显著提升了模型在多语言和跨语言任务中的性能,为自然语言处理领域提供了有力支持。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K - 基于LAION-2B数据集的多功能视觉-语言模型
CLIPGithubHuggingfacezero-shot图像分类开源项目数据集机器学习模型
CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K是基于LAION-2B数据集训练的视觉-语言模型。该模型在ImageNet-1k上达到78.0%的零样本Top-1准确率,适用于图像分类、图像文本检索等任务。此外,它还支持图像分类微调、线性探测和图像生成指导等下游应用。研究人员可借助该模型探索零样本图像分类技术,并评估其潜在影响。
luke-base - 语言理解与知识嵌入相结合的LUKE模型
GithubHuggingfaceLUKE关系分类命名实体识别实体类型化开源项目模型问题解答
LUKE-base是一个基于Transformer的预训练模型,专注于语言和实体理解,利用实体感知的自注意力机制,在多项NLP任务中表现优异。该模型具有12个隐藏层、253M参数,并以2018年Wikipedia数据训练。如需更多信息,请参阅官方库。
e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略
E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型
E5-V框架通过调整多模态大型语言模型,有效实现多模态嵌入,提高不同输入之间的连接能力,即便不进行微调。其提出的单模态训练方法,仅训练文本对,表现超过多模态训练。
distiluse-base-multilingual-cased - 多语言句子嵌入模型支持语义搜索和文本相似度分析
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量嵌入多语言模型开源项目模型语义搜索
distiluse-base-multilingual-cased是基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型,将句子和段落映射至512维向量空间。该模型支持多语言处理,适用于聚类、语义搜索和跨语言文本相似度分析。它提供高质量的句子嵌入,并可通过简洁的Python代码实现句子编码,为自然语言处理任务提供有力支持。
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