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nanoLLaVA

轻量级视觉语言模型实现边缘设备高效部署

Github开源项目nanoLLaVA模型多模态Huggingface机器学习视觉语言模型人工智能

nanoLLaVA是一款1B级视觉语言模型，结合Quyen-SE和SigLIP视觉编码器技术。该模型在VQA v2和TextVQA等视觉问答测试中表现优异，同时优化了在边缘设备上的运行效率。nanoLLaVA采用ChatML标准，支持图像描述和视觉问答功能，并提供简洁的API接口，方便开发者集成到不同应用场景。

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介绍相关项目
llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型 实现图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化
LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调，该模型实现了图像理解和对话能力，支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务，并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化，可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。
llava-1.5-13b-hf - 基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能
GithubHuggingfaceLLaVA图像理解多模态对话开源项目机器学习模型自然语言处理
llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构，实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成，并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色，体现了视觉语言模型的技术创新。
llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型 支持图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型
LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话，支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布，主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中，LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力，为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。
llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力，能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练，包括558K图文对和158K多模态指令数据，并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究，适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。
Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算
GithubHuggingfaceVILA图文理解多模态大模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。
llava-v1.5-7b-llamafile - LLaVA模型实现图像理解与自然语言交互的多模态AI
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理
LLaVA-v1.5-7b-llamafile作为一个开源多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna而成。它整合了图像理解和自然语言处理功能，能够执行图像相关指令和进行对话。该模型于2023年9月推出，主要用于研究大型多模态模型和聊天机器人。LLaVA的训练数据包括558K图像-文本对和多种指令数据，在12个基准测试中表现优异。这个模型为计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员提供了探索AI前沿应用的有力工具。
llava-v1.6-vicuna-13b - 强大的图文多模态AI模型 集成Vicuna-13b实现视觉智能对话
GithubHuggingfaceLLaVA多模态大型语言模型开源项目指令跟随模型视觉问答
LLaVA-v1.6是基于Vicuna-13b微调的开源多模态AI模型，通过大规模图文对和指令数据训练而成。该模型擅长学术视觉问答和通用图像理解，支持自然的图文交互。采用transformer架构，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了强大的视觉语言处理工具。
MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向
GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活
MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。
llava-v1.6-34b-hf - 图像与文本交互的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVa-NeXTNous-Hermes-2-Yi-34B光学字符识别多模态聊天机器人开源项目模型视觉指令微调
LLaVa-NeXT模型结合大规模语言模型与视觉编码器，通过提高图像分辨率和优化数据集，增强了OCR和常识推理能力，适用于多模态对话应用场景。支持图像字幕生成和视觉问答，提供双语功能与商业许可保障。
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