NVLM-D-72B

开源前沿级多模态大语言模型实现视觉语言任务的最新突破

模型人工智能 Github 大语言模型视觉语言开源项目 Huggingface NVLM 多模态

NVLM-D-72B是一款开源的多模态大语言模型，在视觉语言任务上表现卓越，达到了与顶级专有和开源模型相当的水平。该模型不仅擅长视觉语言任务，在多模态训练后其纯文本处理能力也有所提升。NVLM-D-72B可执行光学字符识别、多模态推理、定位、常识推理等多种任务，为AI研究社区提供了强大的开源多模态能力。

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Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型

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llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT：Llama 3驱动的多模态AI模型

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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。

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。

xlm-v-base - 多语言模型中的突破性词汇扩展

GithubHuggingfaceXLM-V命名实体识别多语言开源项目模型自然语言推理词汇瓶颈

XLM-V是一个多语言模型，拥有百万词汇表，并在2.5TB数据上进行训练。相比于XLM-R，该模型在语言推理、问答与命名实体识别等任务中表现优异。通过减少语言间的词汇共享，这一创新提高了模型的表现，尤其在词汇重叠较少的语言中。XLM-V不仅提高跨语言任务的效果，也在低资源任务中实现重大突破，为机器学习和语言研究带来更多可能性。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本

GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

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此开源项目使用多模态模型，准确率介于85.1%至93.7%之间，在AI2D、DocVQA、Science-QA等数据集表现优异。基于Qwen2语言模型，LLaVA-OneVision能在多语言环境中与视觉数据进行交互，经过大型图像及视频数据集训练，使用bfloat16精度。

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InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。

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VisualGLM-6B是一个多模态对话模型，支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B，有78亿参数，通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练，并在长视觉问答数据上微调，以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型，同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。

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