honeybee

优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器

Honeybee 多模态大语言模型局部性增强投影器计算机视觉深度学习 Github 开源项目

Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。

文档

KoE5 - 一种新颖的多语言模型，专注于增强韩文文本检索性能

GithubHuggingfaceKoE5KoreanSentenceTransformer多语言嵌入开源项目文本检索模型

KoE5是一个开源项目，旨在优化韩文文本检索，具有卓越的特征提取能力。模型在intfloat/multilingual-e5-large的基础上进行了微调，并利用ko-triplet-v1.0数据集进行优化，使其适合于复杂文本检索任务，例如信息检索和语义相似性分析。客观上，它在韩文查询处理方面表现出色，广泛应用于多语言嵌入模型的挑战中。

multilingual-e5-large-pooled - 多语言支持的句子相似性与特征提取模型

GithubHuggingfaceMTEBmultilingual-e5-large分类句子相似度开源项目模型特征提取

此项目基于多语言处理，融合Sentence Transformers技术，专注于句子相似性与特征提取。支持多语言，适用于分类、重排序、文本聚类等多种场景。模型在各种任务中表现优异，如MTEB AmazonCounterfactualClassification和MTEB BUCC中的分类与双语文本挖掘，表现出色。采用MIT许可证，具有高度使用灵活性。

bge-base-zh-v1.5 - 文本低维向量映射提升中文检索与分类效率

FlagEmbeddingGithubHuggingface句子相似性向量检索对比学习嵌入模型开源项目模型

FlagEmbedding是一个开源项目，可将文本转换为低维密集向量，用于多种任务，如检索、分类和语义搜索。bge-base-zh-v1.5版本优化了相似度分布，没有指令也能提升检索能力。支持中文和英文的处理，并与大型语言模型(LLM)无缝集成，bge-reranker交叉编码器模型为文档重新排名提供高精度结果。此外，最新的LLM-Embedder满足多样化检索增强需求，使用户在大数据环境中更高效地完成检索和分类。

MNN - 高效轻量的深度学习框架，支持多设备推理和训练

GithubMNN开源项目推理引擎深度学习框架轻量级高性能

MNN是一个高效轻量的深度学习框架，支持设备上的推理和训练。已被阿里巴巴30多个应用集成，覆盖直播、短视频、搜索推荐等70多种场景。MNN适用于嵌入式设备，支持TensorFlow、Caffe、ONNX等多种模型格式，并优化了ARM和x64 CPU及多种GPU的计算性能。通过MNN Workbench，用户可以下载预训练模型、进行可视化训练并一键部署到设备上。

bge-large-en-v1.5-quant - 量化ONNX模型增强句子编码效率和性能

DeepSparseGithubHuggingfaceSparsify嵌入开源项目推理模型量化

该量化ONNX模型旨在利用DeepSparse加速bge-large-en-v1.5嵌入模型，提升句子编码效率。通过Sparsify实现的INT8量化和深度稀疏技术，在标准笔记本和AWS实例上分别实现了4.8倍和3.5倍的延迟性能改善。在多个数据集的测试中，该模型在分类和STS任务中展现出较高的编码效率。结合DeepSparse和ONNX技术栈，该模型适用于需要高效自然语言处理的应用场景。

XPretrain - 涵盖视频语言和图像语言模型的多模态学习与预训练研究

GithubXPretrain图像与语言多模态学习开源项目视频与语言预训练

Microsoft Research MSM组在多模态学习和预训练方法上的最新研究成果，包含用于视频语言的HD-VILA-100M数据集，以及HD-VILA、LF-VILA、CLIP-ViP等预训练模型，和用于图像语言的Pixel-BERT、SOHO、VisualParsing模型。这些研究发表在CVPR、NeurIPS和ICLR等顶级会议，代码和数据集已公开，社区成员可以贡献和提出建议。

LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型

GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率

LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。

e5-small-v2 - 轻量级多语言嵌入模型用于语义搜索和自然语言处理

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers开源项目文本相似度模型模型评估自然语言处理

e5-small-v2是一款轻量级多语言嵌入模型，适用于语义搜索和自然语言处理任务。该模型在MTEB基准测试中表现优异，涵盖文本分类、检索、聚类和语义相似度等多个领域。尽管体积小巧，e5-small-v2仍能有效处理多种语言，为开发者提供了一个高效且多用途的嵌入解决方案。

bge-large-zh-v1.5 - 大规模中文预训练向量模型优化检索性能

BGEFlagEmbeddingGithubHuggingface嵌入模型开源项目检索增强模型语言模型

bge-large-zh-v1.5是一款先进的中文预训练向量模型。该模型支持长文本输入处理,并整合了密集、稀疏和多向量检索功能。在多语言和跨语言基准测试中,它展现出优异的性能表现。该模型适用于信息检索和语义相似度计算任务,能有效提升大语言模型的检索增强能力。

LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力

GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练

LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术，使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码，包括环境配置、模型结构和评估方法，为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。

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