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llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat

多模态大语言模型支持图像、多图和视频交互

llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat是一个为聊天场景优化的多模态大语言模型。该模型基于llava-onevision-72b-ov构建,通过迭代DPO训练提升了聊天能力,同时保持了良好的指令遵循能力。模型支持图像、多图和视频交互,在英语和中文方面表现出色。研究显示,其采用的迭代DPO训练方法有效增强了模型的聊天表现。

vicuna-7b-v1.3 - 开源对话AI助手 基于LLaMA高性能微调
FastChatGithubHuggingfaceLLaMAVicuna大语言模型开源项目模型聊天助手
Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手,基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练,主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口,便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异,详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看,是AI对话研究的有力工具。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
ChatGPT_DAN - 详述ChatGPT DAN模式如何拓展人工智能应用边界
ChatGPTDAN模式Github人工智能内容策略开源项目模型训练
详述ChatGPT DAN模式如何突破常规界限,通过高度自由的交互表现,增强人工智能的应对能力和创造性。此模式通过模拟角色扮演的方式,实现了对复杂场景的深度适应与精准回应。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
openbuddy-llama2-13b-v8.1-fp16 - 基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人
Huggingface许可协议
OpenBuddy是一个基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人。模型使用需经过Meta批准。尽管功能强大,但在高风险环境中应谨慎。推荐用于非关键性任务,并遵循许可协议进行使用。访问项目官网和GitHub页面以获取使用指南与Demo。
LLaVA-pp - 结合先进模型的视觉能力扩展与演示
GithubHugging FaceLLaMA-3LLaVA++MBZUAIPhi-3开源项目
LLaVA-pp项目整合了Phi-3 Mini Instruct和LLaMA-3 Instruct模型,提升了视觉模型的能力。用户可通过Hugging Face Spaces和在线演示了解LLaMA-3-V和Phi-3-V的更新和结果。项目包含多种预训练及微调模型,支持学术任务和指令跟随应用。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理
Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力,支持包括中文在内的29种语言,能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升,有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。
chatllm.cpp - 跨多模型的高效纯C++实时推理工具
CPU推理ChatLLM.cppGPT模型Githubggml开源项目量化模型
ChatLLM.cpp项目支持从1B到300B多种模型的高效推理,适用于本地电脑的实时聊天。通过优化的KV缓存和并行计算提升内存使用效率,并提供int4/int8量化以减少内存占用。该项目基于ggml库实现,支持Retrieval Augmented Generation、LoRA以及Python和JavaScript绑定等功能。发布了多种最新模型和工具调用,适合深度学习和自监督学习研究者。
Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目
AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练
Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点,基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练,Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力,在多项评估任务中表现优异。
Gemma-2-9B-Chinese-Chat - 首个专为中英文用户优化的指令调优模型
Gemma-2-9B-Chinese-ChatGithubHuggingfaceroleplaying中文学习工具使用开源项目模型语言模型
Gemma-2-9B-Chinese-Chat是基于Google Gemma-2-9b-it的指令调优语言模型,适用于中文和英文用户。通过ORPO优化算法和10万对偏好数据进行微调,提升了角色扮演、工具使用等能力,减少中文提问英文回答的问题,改善中英文混杂现象。该模型支持多种场景应用,如模拟对话、数学运算、文字创作等,并提供GGUF文件和ollama模型的下载与使用,以及于Hugging Face存储库的下载和在线演示。
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