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MobileVLM-1.7B

移动设备优化的高效多模态视觉语言模型

MobileVLM-1.7B是一种专为移动设备设计的多模态视觉语言模型,通过多种优化技术实现高效推理,支持跨模态交互。该模型在标准基准测试中表现出色,并经过CLIP方式的预训练。在Qualcomm Snapdragon 888和NVIDIA Jeston Orin设备上的处理速度分别为每秒21.5个和65.3个令牌。

openvla-7b - 基于视觉和语言的开源机器人动作生成模型
GithubHuggingfaceOpenVLA图像文本处理开源项目机器人控制机器学习模型视觉语言行为模型
OpenVLA-7B是一个开源的视觉-语言-动作模型,基于97万个机器人操作数据训练。该模型将语言指令和摄像机图像转化为机器人动作,支持多种机器人控制,并可通过微调适应新任务。OpenVLA-7B采用MIT许可证,适用于零样本指令执行和新领域迁移。
MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限
GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力
MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集,为多模态AI技术的发展做出了贡献。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型 支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型,支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练,具有32K tokens上下文窗口,提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文,可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文,为AI研究和开发提供了实用工具。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
MiniCPM-V-2_6-int4 - 精简高效的多语言视觉AI对话模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMiniCPM-V图像识别多模态开源项目模型量化模型
MiniCPM-V-2_6-int4是一款经过int4量化的多语言视觉对话模型,GPU内存占用仅约7GB。该模型支持图像理解、OCR、多图像处理和视频分析等视觉任务,可通过Python代码实现流式输出。作为一个资源友好型视觉AI工具,MiniCPM-V-2_6-int4在保持性能的同时提高了部署效率,适合开发者进行各类视觉AI应用开发。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。
Llama-3.2-11B-Vision - Meta开发的多模态大语言模型 支持视觉识别和图像推理
GithubHuggingfaceLLAMA 3.2多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-11B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入、文本输出。该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和通用图像问答方面表现出色。它基于Llama 3.1文本模型构建,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习进行对齐。模型支持128K上下文长度,经过60亿(图像,文本)对训练,知识截止到2023年12月。Llama-3.2-11B-Vision为商业和研究用途提供视觉语言处理能力。
mobilevitv2_075.cvnets_in1k - MobileViT-v2:高效的移动视觉变换器图像分类解决方案
GithubHuggingfaceImageNet-1kMobileViT-v2Separable Self-attention图像分类开源项目模型特征提取
MobileViT-v2是一个高效的移动视觉变换器模型,利用分离自注意力机制优化了图像分类与特征提取。经过ImageNet-1k数据集训练,该模型适配多种计算机视觉任务。模型规格包括2.9M参数和1.1 GMAC,支持256x256图像输入。借助timm库,模型可轻松集成至移动设备的视觉处理应用中。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
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