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LayoutLM文档智能问答模型

LayoutLM文档智能问答模型是一个经过SQuAD2.0和DocVQA数据集微调的多模态模型。它能够准确回答发票、合同等各类文档图像中的问题,支持简单的Python代码调用。该模型为文档信息提取和理解提供了高效便捷的解决方案,适用于多种文档处理场景。

DriveLM - 自主驾驶图形视觉问答新进展
CVPR 2024DriveLMGithubGraph VQAnuScenes开源项目自主驾驶
DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集,提出基于VLM的图形视觉问答方法,实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道,提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程,帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新,推动多模态模型在现实应用中的发展。
MedQA-ChatGLM - 医疗问答模型的微调与应用
ChatGLMGithubLLaMA医疗大语言模型医疗对话开源项目微调
MedQA-ChatGLM是基于ChatGLM-6B的医疗问答模型,采用LoRA、P-Tuning V2和Freeze等方法进行微调。项目支持单卡和多卡分布式训练,并提供多种推理方式。模型使用cMedQA2等医疗数据集训练,旨在提升医疗领域问答能力。项目还整理了多个医疗大语言模型资源,为相关研究提供参考。
llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型,通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能,能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出,主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据,在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。
llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理,涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库
GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎
llms_paper是一个高级学术资源库,专注于顶会论文的记录与整理,涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用,并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记,是深入LLMs领域的理想资源。
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。
InternLM-XComposer - 多模态视觉语言模型实现超高分辨率理解与多场景交互
GithubInternLM-XComposer-2.5多回合多图对话多模态大语言模型开源项目网页制作高分辨率图像理解
InternLM-XComposer-2.5是一款高级多模态视觉语言模型,能处理高达96K的复杂图文背景。该模型优秀适用于超高清图像分析、多轮对话生成、网页创建等任务,并通过特殊算法优化输出质量,在多个基准测试中表现卓越。
ChatKBQA - 知识库问答的生成,检索框架
GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析
ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。
ScreenAI - 深度理解界面和信息图的视觉语言模型
GithubScreenAIUI理解信息图表理解多模态开源项目视觉语言模型
ScreenAI是一个开源的多模态视觉语言模型,专注于用户界面(UI)和信息图的理解。该模型集成了视觉变换器(ViT)、注意力机制和前馈网络,能够处理图像和文本输入。通过深度学习技术,ScreenAI实现了对复杂视觉信息的处理和文本整合分析,为UI设计、信息可视化和人机交互研究提供了新的工具和方法。
S2QA - 基于语义学者的研究论文智能问答系统
GPT-4GithubS2QASemantic Scholar开源项目自然语言处理问答系统
S2QA是一个基于语义学者和OpenAI技术的研究论文智能问答系统。该系统支持Ollama和llama-index等技术,提供全文搜索和聊天界面功能。S2QA能自动搜索和重排相关论文,利用GPT-3生成答案。它为研究人员提供了快速获取学术文献关键信息的工具,有助于提高研究效率。
Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化
Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能
此项目利用Alpaca-CoT平台,集合和整理多种表格智能任务的数据集,并对现有的大型语言模型进行微调,以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据,并开放训练模型,助力研究者复现及优化表格智能任务。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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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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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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