Tarsier-7b

开源大规模视频语言模型，提升视频描述和理解能力

视频描述开源项目人工智能模型 Github 机器学习 Huggingface 计算机视觉 Tarsier

Tarsier-7b是一个开放源代码的视频语言模型，专注于视频描述和理解。该模型使用两阶段的训练策略以增强性能，能够生成高质量的视频描述。训练过程包括多任务预训练和多粒度微调，并通过多种数据集进行评估，从而保证出色性能。适合从事计算机视觉与自然语言处理研究的研究人员和爱好者使用，可在相关平台获取更多信息。

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tarsier - 网页交互感知系统赋能AI代理执行网络任务

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Tarsier是一个为网络交互AI代理开发的视觉工具包。它利用智能标记和OCR技术将网页内容转化为结构化文本，使AI能够理解网页布局。该工具支持多种OCR引擎，提供易用的API，帮助开发者为AI代理增添网页感知能力，提高自动化网络任务的效率。

sharegpt4video-8b - 基于视频指令数据训练的开源视频对话模型

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sharegpt4video-8b是一个开源视频对话模型，基于153K多样化视频指令数据和28K高质量视频字幕数据进行全模型微调。该模型能处理视频问答、描述和分析等任务，旨在推进视频-语言模型研究。它主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，用于探索大规模视频-语言模型和视频聊天机器人的潜力。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

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LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

openvla-7b - 基于视觉和语言的开源机器人动作生成模型

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t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型

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T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架，统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练，并在24个任务中进行评估，展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。

VideoLLaMA2-7B - 多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用

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VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解，利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答，提供训练与推理代码，适用于多种场景需求，并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。

mpt-7b - 高性能开源大语言模型

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MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

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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。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型

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LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。

text-to-video-ms-1.7b - 多阶段扩散模型实现文本到视频的智能转换

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text-to-video-ms-1.7b是一个基于多阶段扩散模型的文本到视频生成系统。该模型可将英文文本描述转化为匹配的视频内容,由三个子网络组成,总参数约17亿。支持长视频生成,适用于多种创意应用场景。目前仅支持英语输入,且存在无法生成清晰文本等局限性。该模型仅供研究用途,使用时应注意避免生成不当或有害内容。

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