ShapeLLM

革新3D理解的多模态大语言模型

ShapeLLM是首个面向智能体交互的3D多模态大语言模型,支持单视图彩色点云输入。该项目引入了3D问答基准3D MM-Vet,并改进了点云编码器ReCon++。ShapeLLM在多项3D理解任务中表现出色,为智能体与3D环境交互提供了新思路。

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CogVLM - 开源视觉语言模型，提升图像理解与跨模态对话功能

CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试

CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型，专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数，并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进，增添了GUI图像代理能力，支持1120*1120分辨率的图像理解，并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示，用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息，请访问项目主页。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力

DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型

DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。

LLM-Blender - 多模型集成和生成优化增强LLM性能

GenFuserGithubLLM-BlenderMixInstructPairRMPairRanker开源项目

LLM-Blender通过利用多种开源大型语言模型的优势，采用成对比较和生成融合方法，显著提升模型性能。其框架包括PairRanker和GenFuser模块，并提供MixInstruct数据集进行大规模评估。该项目展示了其强大功能，并支持简单安装和多种使用场景。

llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解

llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。

ELLA - 大语言模型辅助扩散模型实现增强语义对齐

ELLAEMMAGithub多模态技术开源项目文本生成图像语义对齐

ELLA项目将大语言模型与扩散模型结合，提高了图像生成的语义对齐能力。通过LLM注释的合成标题训练，ELLA实现了更准确的文本到图像转换。项目提供DPG-Bench评估基准和ComfyUI插件，并开发了支持多模态输入的EMMA模型。这些创新为图像生成领域开辟了新途径，展现了语言模型与扩散模型融合的应用前景。

Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型

GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程

Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。

VisualGLM-6B - 一个具备处理图像、中文和英文的能力的开源多模态对话语言模型

GithubVisualGLM-6B图像描述多模态对话模型开源开源项目微调

VisualGLM-6B是一个开源多模态对话语言模型，具备处理图像、中文和英文的能力。该模型继承自强大的ChatGLM-6B基础，增添了6.2亿参数，整合了先进的BLIP2-Qformer技术，达到了语言和视觉数据的高效融合。模型总参数量为7.8亿，展现在多个核心多模态任务上的卓越效能。针对各种应用场景均进行了优化，支持在消费级显卡上运行，降低了使用门槛，拓展了其在学术研究和实务应用中的潜力。

videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型

GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理

VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互，可主动更新响应，如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据，并采用并行化推理技术实现高速处理，在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色，能高效处理长达10分钟的视频，为视频理解与交互领域带来新的可能性。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目

mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

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