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videollm-online

流式视频实时理解与交互的先进模型

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。

StreamSpeech - 在线和实时翻译模型
GithubStreamSpeech多任务学习实时合成开源项目语音翻译语音识别
StreamSpeech通过一个整合的模型,在线和实时翻译中展现行业领先水平,支持多达8种包括语音识别和语音转换任务。提供Web GUI演示,允许用户在浏览器中直接体验。探索StreamSpeech的功能和实例。
cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型,支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异,具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本,在开源模型中表现突出,部分任务性能可与非开源模型媲美。
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。
ultravox - 实现实时语音交互的多模态大语言模型
GithubLlama 3Ultravox多模态LLM实时语音开源项目语音识别
Ultravox 是一个创新的多模态大语言模型,能直接理解文本和语音,无需单独的语音识别步骤。基于 Llama 3 模型,它通过多模态投影器将音频转换为高维空间。Ultravox 的首字响应时间约为 200 毫秒,每秒可生成约 100 个 token,有效支持实时语音交互。目前支持音频输入和文本输出,未来计划增加语音输出功能。
sharegpt4video-8b - 基于视频指令数据训练的开源视频对话模型
GithubHuggingfaceShareGPT4Video开源项目机器学习模型视频指令数据视频聊天机器人视频语言模型
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。
llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践
GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络
LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识,然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究,及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践,提供互动辅助工具和丰富笔记本,有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
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