layoutlmv2-large-uncased

提升多模态文档处理能力的先进预训练模型

开源项目模型 Github LayoutLMv2 Huggingface 文档AI 多模态图像理解预训练

LayoutLMv2通过整合文本、布局和图像的新预训练任务，增强文档理解能力，广泛应用于FUNSD、CORD等视觉丰富文档项目，提高性能，适合多种下游任务。

Huggingface

论文

介绍相关项目

ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法

BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目

本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明，帮助工程师成功训练大规模语言模型（LLM）和多模态模型（VLM）。内容涵盖丰富的脚本和命令，适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验，提供有效解决方案，并持续更新，服务于ML社区。

xlnet-large-cased - 基于排列语言建模的先进NLP工具

GithubHuggingfaceTransformer-XLXLNet开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLNet大型模型是一种基于英语数据预训练的先进自然语言处理工具。该模型采用新颖的广义排列语言建模方法，结合Transformer-XL架构，在处理长文本上下文时展现出卓越性能。XLNet在问答、自然语言推理、情感分析及文档排序等多项任务中均取得了领先成果。这一模型主要用于下游任务的微调，尤其适合需要分析完整句子的序列分类、标记分类或问答等应用场景。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型

GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型

此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

cogvlm2-llama3-chat-19B-int4 - 不同场景应用的高性能多语言文本生成模型

CogVLM2GPU内存需求GithubHuggingface中英文支持图像分辨率基准测试开源项目模型

CogVLM2是一种先进的多语言文本生成模型，在多项基准测试中表现优异，如TextVQA和DocVQA。支持高达8K的文本长度和1344x1344的图像分辨率，并能在ZhipuAI开放平台上进行体验。该模型拥有高效的设计，占用较低的GPU内存，需在Linux系统下的Nvidia显卡上运行，适用于多语言环境中的各种场景。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

e5-v - 多模态嵌入优化框架与单模态训练策略

E5-VGithubHuggingfacetransformers单模态训练图像文本处理多模态嵌入开源项目模型

E5-V框架通过调整多模态大型语言模型，有效实现多模态嵌入，提高不同输入之间的连接能力，即便不进行微调。其提出的单模态训练方法，仅训练文本对，表现超过多模态训练。

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。

bert-large-uncased - 大规模无大小写区分BERT自然语言处理预训练模型

BERTGithubHuggingface开源项目掩码语言模型模型深度学习自然语言处理预训练模型

bert-large-uncased是基于大规模英文语料预训练的自然语言处理模型。通过掩码语言建模和下一句预测任务,模型学习了双向语言表示。它拥有24层结构、1024维隐藏层和16个注意力头,总计336M参数。该模型适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调,也可直接用于掩码填充或作为特征提取器。

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。

llava-v1.6-mistral-7b - LLaVA-v1.6：融合图像与文本理解的开源多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA图像文本多模态大语言模型开源项目指令调优模型

LLaVA-v1.6-Mistral-7B是一个基于Mistral-7B-Instruct-v0.2的开源多模态AI模型。这个模型通过大规模多模态指令数据微调，能同时处理图像和文本输入。2023年12月发布的LLaVA-v1.6-Mistral-7B主要应用于多模态模型和AI对话系统研究。该模型在12个评估基准上表现优异，涵盖5个学术视觉问答任务和7个针对指令理解的最新多模态模型基准。

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