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colpali

基于视觉语言模型的高效文档检索系统

ColPali是一个基于视觉语言模型的文档检索系统。该项目整合了ColBERT检索器模型、大型语言模型和图像语言模型,实现高效的文档搜索功能。ColPali支持自定义训练,安装和使用简便,适用于多种文档检索场景。系统能同时处理文本和图像信息,提供准确全面的检索结果。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
ChatPDF - 本地LLM驱动的全能文件检索与问答系统
ChatPDFGithubLLMRAGgradio中英文混合文档开源项目
ChatPDF是一个基于本地LLM的文件检索和知识问答系统,支持包括PDF、docx在内的多种文件格式。系统集成了多项算法优化功能,例如Chinese chunk切分、embedding优化和检索匹配等,致力于提高RAG的准确率。此外,系统通过使用reranker模块和扩展上下文功能优化查询的精确度。基于gradio开发,该系统支持简便的Web服务启动,便于在本地环境搭建和使用。
farfalle - 开源AI搜索引擎,支持本地和云端模型运行
AI搜索引擎DockerFarfalleGithubLiteLLMSearXNG开源项目
Farfalle是一个开源的AI搜索引擎,支持运行本地模型(如llama3、gemma、mistral、phi3)和通过LiteLLM使用自定义模型,还可使用云端模型(如Groq/Llama3、OpenAI/gpt4-o)。该项目集成了多个搜索提供商(如Tavily、Searxng、Serper、Bing),并具备专家搜索和聊天历史功能。用户可通过Docker进行本地部署,也可使用Vercel进行前端部署。项目详细信息和使用指南可在GitHub页面找到。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
git-large-coco - 高级视觉与语言转换:大规模图像到文本模型
GITGithubHuggingface图像标注开源项目模型模型训练视觉视觉问答
GIT大型模型通过在COCO数据集上微调,实现图像到文本的转换,支持图像和视频字幕生成、视觉问答和图像分类等功能。该模型利用图像和文本令牌的结合,预测下一个文本令牌,并在多种视觉与语言应用场景中表现出色。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
shared_colab_notebooks - 提供共享和存储Google Colab笔记本的项目,涵盖多种领域包括NLP、计算机视觉和GANs
GANGithubGoogle ColaboratoryNLP开源项目教程机器视觉
该项目旨在分享和存储各种Google Colab笔记本,包含了丰富的自然语言处理、计算机视觉和GANs领域的示例和教程。笔记本资源由作者创建或修改,适用于开发者和研究人员。用户可以找到Transformers细调、OCR自定义、3D照片修复和流媒体应用创建等实际案例,快速获取并分享高质量的Colab笔记本资源,加速科研与开发进程。
splade-v3 - SPLADE-v3稀疏神经信息检索模型的最新进展
GithubHuggingfaceSPLADE信息检索开源项目文本检索机器学习模型自然语言处理
SPLADE-v3是SPLADE系列的最新稀疏神经信息检索模型,基于SPLADE++SelfDistil优化而来。该模型采用KL散度和MarginMSE混合损失函数,每次查询选取8个负样本进行训练。在性能方面,SPLADE-v3在MS MARCO开发集上达到40.2的MRR@10分数,BEIR-13测试中获得51.7的平均nDCG@10。这一成果为稀疏神经信息检索领域树立了新标准。研究人员可以通过GitHub平台获取并应用SPLADE-v3模型,以提升信息检索效果。
CogView - 中文文字生成逼真图像,支持英文和中文输入
CogViewGithubImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformer开源项目
CogView是一个基于4B参数预训练的转换器,用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度,并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能,并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可,并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。
distilbert-dot-tas_b-b256-msmarco - 基于平衡主题感知采样的高效密集检索方案
BERT_DotDistilBertGithubHuggingfaceMSMARCO开源项目文本检索模型知识蒸馏
本项目提供了一个基于DistilBERT的密集文本检索模型,采用双编码器结构和点积评分机制。该模型使用平衡主题感知采样(TAS-B)方法在MS MARCO数据集上训练,可用于候选集重排序或直接进行向量索引密集检索。模型在多个测试集上展现出优于BM25基线的检索性能。其特点包括高效训练(单GPU 48小时内完成)和保留原始DistilBERT的6层架构。这一方案为高效密集检索提供了新的解决思路。
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