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layoutlmv2-large-uncased

提升多模态文档处理能力的先进预训练模型

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。

internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型,用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建,集成视觉适配器,支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异,超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度,采用60亿(图像,文本)对训练,知识覆盖至2023年12月。
large-ocr-model.github.io - OCR 技术提升多模态大模型视觉问答性能研究
GithubOCR多模态大型模型开源项目缩放法则视觉问答
本项目研究 OCR 技术对多模态大模型性能的影响。实验表明,OCR 能显著提高模型在视觉问答任务中的表现。研究者构建了 REBU-Syn 数据集,验证了 OCR 领域的缩放法则,并开发了高精度 OCR 模型。这项工作为多模态大模型的应用开辟了新方向,揭示了 OCR 在增强模型能力方面的重要价值。
llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究
GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型,专注于多模态大模型和聊天机器人的研究,支持多图像和多提示生成,适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下,模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略,显著提高了生成效率。
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large - 轻量级多语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
mMiniLMv2-L12-H384-distilled-from-XLMR-Large是一个基于Microsoft UniLM项目的多语言自然语言处理模型。该模型通过知识蒸馏技术从XLM-R大型模型中提取知识,在维持高性能的同时大幅缩小了模型体积。作为一个轻量级模型,它能够适应文本分类、问答系统和序列标注等多种NLP任务,尤其适合在计算资源有限的环境中使用。
Florence-2-base - 多任务视觉处理的统一基础模型
Florence-2GithubHuggingface人工智能图像处理多任务学习开源项目模型计算机视觉
Florence-2是一个视觉基础模型,可处理多种视觉和视觉语言任务。该模型通过解释文本提示执行图像描述、物体检测和分割等功能。Florence-2利用FLD-5B数据集进行训练,在零样本和微调场景下均表现优异。它支持图像描述、物体检测、区域描述等多项任务,为视觉应用提供了统一的基础架构。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型 实现图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化
LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调,该模型实现了图像理解和对话能力,支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务,并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化,可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。
llava-v1.6-vicuna-7b - 基于Vicuna的开源多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA图文理解多模态大语言模型开源项目模型视觉问答
LLaVA-v1.6-vicuna-7b是一个基于Vicuna-7B开发的开源多模态模型,支持图像和文本的理解与处理。模型训练数据包含558K图文对和158K多模态指令等多样化数据集,通过12个基准测试验证其性能表现,可用于视觉语言研究与应用开发。
multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
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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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美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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