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WanJuan1.0

开源多模态语料库推动AI模型性能提升

WanJuan多模态语料库文本数据集图文数据集上海人工智能实验室Github开源项目

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。

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介绍相关项目
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
unilm - Unilm项目实现跨任务、语言和模态的大规模自监督预训练
Foundation ModelsGithubLarge-scaleMulti-modalTorchScale开源项目预训练
Unilm项目跨越100多种语言及包括语言、视觉、语音及其交互的多种模态，专注于基础模型和普适AI的研究。该项目已开发多种新型架构如DeepNet、Magneto，并通过稳定高效的训练方法增强模型的通用性和能力。此外，项目已发布关键技术如E5、BEiT-3，涵盖自然语言处理、机器翻译、文档AI及多模态AI等领域，为AI技术的前沿发展和实际应用做出了显著进展。
SEED-Bench - 多模态大语言模型评估基准
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SEED-Bench是一个全面评估多模态大语言模型的基准测试。它包含28K个多项选择题，涵盖34个评估维度，包括文本和图像生成能力。该项目提供SEED-Bench-H、SEED-Bench-2-Plus等多个版本，分别针对不同评估方面。SEED-Bench为研究人员提供了一个客观比较多模态大语言模型性能的工具。
Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览
Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目
探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源，助力自然语言处理的学术与应用开发。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
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Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域，使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架，支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现，并与人类专家水平进行对照，为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
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该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总 数据处理到评估应有尽有
GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估
该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列，在多项基准测试中表现优异，支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解，特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度，并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型，迎接未来视觉智能挑战。
ChineseWebText - 大规模中文网络文本数据集及其评估工具链
ChineseWebTextGithub开源项目数据评估模型网页文本处理自然语言处理高质量中文数据集
ChineseWebText是一个大规模中文网络文本数据集，总容量达1.42TB，每条文本均附带质量评分。该项目还提供了一个600GB的高质量子集，文本质量均超过90%。项目包含EvalWeb工具链，用于从原始网络数据中提取优质中文文本。EvalWeb通过数据准备、预处理和BERT评估模型对文本质量进行筛选和评估。此外，项目还开发了基于FastText的快速分类器，在保持性能的同时提高了处理效率。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型，支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升，支持最大128K的长文本处理及29种语言，优化用于指令追踪和生成结构化数据，尤其适合聊天机器人应用。
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