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Macaw-LLM

多模态数据与语言模型的前沿整合技术

Macaw-LLM多模态语言模型图像集成视频处理文本处理Github开源项目

Macaw-LLM项目通过整合图像、视频、音频和文本数据，创新了多模态语言建模。该项目基于CLIP、Whisper和LLaMA等先进模型，实现了高效的数据对齐和一步到位的指令微调，创建了丰富的多模态指令数据集，涵盖多种任务。项目强调简单快速的对齐策略，展示出强大的多模态处理能力，有效提升了跨模态数据的解析和理解。

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介绍相关项目
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
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。
Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法 增强跨模态交互能力
GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解
Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。
llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT：Llama 3驱动的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理
LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型，整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络，该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口，并提供4位量化和Flash Attention 2优化，以提升性能和效率。作为开源项目，LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。
llava-1.5-13b-hf - 基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能
GithubHuggingfaceLLaVA图像理解多模态对话开源项目机器学习模型自然语言处理
llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构，实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成，并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色，体现了视觉语言模型的技术创新。
SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具
GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理
SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。
LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发
GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练
LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。
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