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WanJuan1.0

开源多模态语料库推动AI模型性能提升

WanJuan1.0是一个开源多模态语料库,包含超过5亿文档、22万图文对的文本、图像和视频数据,总量超2TB。涵盖科技、文学等多领域,经过精细处理和价值观对齐。该语料库已应用于Intern系列大模型训练,显著提升了模型在语义理解、知识问答等任务的表现,可有效增强AI模型的知识内容、逻辑推理和泛化能力。

MINT-1T - 万亿级开源多模态数据集推动AI研究
GithubMINT-1T图文数据多模态数据集开源数据开源项目海量数据
MINT-1T是一个大规模开源多模态数据集,包含1万亿文本标记和34亿张图像,比现有开源数据集规模扩大约10倍。该数据集首次纳入PDF和ArXiv论文等新数据源,提供HTML、PDF和ArXiv等多个子集。MINT-1T旨在为大规模多模态AI模型研究提供丰富的训练资源,其规模和多样性有望促进多模态AI技术的发展。
OmniCorpus - 百亿级图文交错数据集推动多模态AI研究新高度
GithubOmniCorpus图像文本交错多模态数据集大规模数据开源项目数据处理管道
OmniCorpus是一个大规模多模态数据集,包含86亿张图像和1,696亿个文本标记。该数据集提供中英双语内容,涵盖从网站和视频平台提取的文本和视觉文档,具有高度的数据多样性和灵活性。与之前最大的数据集LAION-5B相比,OmniCorpus在图像和文本规模上分别大1.7倍和12.5倍,同时保持了优秀的数据质量。研究表明,基于此数据集训练的模型在图像描述和视觉问答等任务中表现出色。OmniCorpus采用流式数据格式,可适应多种数据结构,包括纯文本语料库、图文对和交错数据格式。这一特性使其在自然语言处理、计算机视觉和多模态AI等领域的研究和应用中具有广泛潜力。
wit - 全球最大多语言多模态数据集,助力机器学习模型优化
GithubWITWikipedia多模态开源项目数据集机器学习
Wikipedia-based Image Text (WIT) 数据集包括3760万张图片与文本对,涵盖108种语言和1150万独特图片。该数据集旨在支持多模态机器学习模型的训练,特别是在多语言环境下的有效性已得到广泛验证。WIT数据集获得了WikiMedia基金会的年度研究奖,并且现已开放下载,为研究人员和开发者提供了宝贵的资源和支持。
LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果
GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解
Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型,具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据,实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本,支持处理超长文本和视频,在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色,为AI技术发展提供了新的可能性。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
cambrian - 开创性视觉为中心的多模态AI模型研究
AI研究Cambrian-1Github多模态LLM开源项目视觉语言模型
Cambrian-1是一个开源的视觉为中心的多模态AI模型项目。采用两阶段训练方法,在8B、13B和34B参数规模上达到了与闭源模型相当的性能。项目发布了Cambrian-10M指令微调数据集和CV-Bench基准测试集,为研究提供重要资源。Cambrian-1使用较少的视觉token,在多个视觉语言任务中表现出色,促进了开放式多模态AI的进步。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解
LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型,它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务,支持多图像和多提示生成,适用于广泛的视觉理解应用。
Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
multiwoz - 大规模多领域任务型对话数据集
GithubMultiWOZ任务型对话对话状态追踪对话生成开源项目数据集
MultiWOZ是一个包含10,000多个人类对话的全标注多领域任务型对话数据集。它涵盖多个领域和主题,规模超过以往任务型语料库。该数据集为对话状态追踪、响应生成等任务提供基准测试,并通过版本更新持续提高数据质量。MultiWOZ为对话系统研究提供了重要资源,促进了该领域的发展。
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