MMDialog

推进多模态开放域对话研究的大规模数据集

MMDialog 多模态对话数据集开放域对话大规模数据自然语言处理 Github 开源项目

MMDialog是一个包含丰富文本和图像信息的大规模多轮对话数据集。它提供详细的数据统计、格式说明和评估方法，适用于多模态开放域对话研究。学术研究人员可通过申请流程获取该数据集，用于非商业性研究。MMDialog为自然语言处理领域的多样化对话任务研究提供了重要资源。

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介绍相关项目

MMBench - 全面评估多模态大模型能力的基准测试

GithubMMBench多模态模型开源项目循环评估视觉语言模型评估基准

MMBench是评估视觉语言模型多模态理解能力的基准测试集。它包含近3000道多项选择题,涵盖20个能力维度,采用循环评估和LLM选项提取等创新方法,提供可靠客观的评估。通过细粒度的能力测试和可重复的评价标准,MMBench为多模态模型开发提供了有价值的反馈。

MMMU - 多学科多模态理解与推理基准评估专家级AGI

GPT-4V(ision)GithubMMMU专家AGI基准测试多模态理解开源项目

MMMU是一个新型基准测试，设计用于评估多模态模型在多学科任务中的表现，特别是需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力。该基准包含11.5K道来自大学考试、测验和教材的多模态题目，覆盖艺术设计、商业、科学、健康医学、人文社会科学及技术工程六大领域。不同于现有基准，MMMU专注于高级感知和领域特定知识的推理，挑战模型执行专家级任务。评估14个开源LMM和GPT-4V(ision)显示，即使是最先进的模型其准确率仅为56%，表明有巨大改进空间。

groundingLMM - 结合视觉分割和对话生成的多模态AI模型

GLaMMGithub图像分割多模态模型对话生成开源项目视觉基础

GLaMM是一种新型多模态AI模型，将自然语言生成与对象分割技术相结合。该模型提出了接地对话生成任务，并基于GranD数据集进行训练。GLaMM能够处理图像和区域级输入，支持视觉对话和指代表达分割等功能，为视觉语言交互提供了新的解决方案。

MMStar - 大型视觉语言模型评估的新标准

GithubMMStar人工智能基准测试多模态评估开源项目视觉语言模型

MMStar是一个创新的多模态评估基准，包含1500个精选的视觉关键样本。它解决了现有评估中的视觉冗余和数据泄露问题，提高了多模态性能评估的准确性。MMStar涵盖6大核心能力和18个细分维度，每个核心能力均衡分配250个样本。项目提供评估工具、数据集和在线排行榜，为视觉语言模型研究指明新方向。

MPP-LLaVA - 基于QwenLM的多模态并行系统，支持多轮对话及视频交流

GithubMPPQwen-Nextsft数据多轮对话开源项目流水线并行视频对话

MPP-Qwen-Next项目基于QwenLM，提供多模态流水线并行系统，支持多轮对话、视频对话和多图对话功能。借助DeepSpeed Pipeline Parallel技术，实现高效的单图、多图及视频推理。项目包含详细的预训练和指令微调数据，适用于多种对话场景，并专为大规模显卡配置进行了优化。

DialoGPT-medium - 多轮对话生成的开源预训练模型

DialoGPTGithubHuggingface多轮对话对话生成开源项目模型自然语言处理预训练模型

DialoGPT是基于1.47亿条Reddit讨论数据训练的开源对话模型，支持多轮对话生成。在单轮对话图灵测试中，其回复质量与人类相当。研究人员可通过Python接口轻松调用DialoGPT进行交互式对话，探索自然语言处理和对话系统的前沿技术。

ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型

ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源

ChatGLM2-6B，基于GLM技术开发的中英双语对话模型，1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果，支持长达32K的上下文长度，新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用，如聊天机器人和客服AI，提供技术支持与灵活部署方案。

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。

DialoGPT-large - 突破性的多轮对话AI模型

DialoGPTGithubHuggingface多轮对话对话生成开源项目模型自然语言处理预训练模型

DialoGPT是微软开发的大规模预训练对话模型，专门用于生成多轮对话响应。该模型基于147M条Reddit讨论数据训练，在单轮对话图灵测试中，其生成的回复质量与人类相当。DialoGPT支持多轮对话生成，可轻松集成到各类聊天应用中。研究人员能够通过transformers库快速加载模型并进行交互。作为开源项目，DialoGPT为构建更智能、自然的对话系统奠定了基础。

ChatGLM3 - 突破性能与功能的开源对话模型

AIChatGLM3Github大语言模型对话系统开源模型开源项目

ChatGLM3是智谱AI与清华大学KEG实验室联合开发的开源对话模型。该模型在保持对话流畅和易于部署的基础上，引入了更强大的基础架构、更全面的功能支持和多个开源版本。ChatGLM3-6B不仅支持多轮对话，还能进行工具调用和代码执行，在10B以下模型中表现出色。此外，项目还开源了基础模型和长文本版本，为学术研究和商业应用提供了多样化选择。

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