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colpali

基于PaliGemma-3B的多向量文档检索模型

ColPali是一个基于PaliGemma-3B的文档检索模型,结合了ColBERT策略生成文本和图像的多向量表示。该模型将SigLIP的图像块嵌入输入到语言模型中,实现文本与图像的深度交互,从而提升检索效果。尽管主要在英语数据集上训练,ColPali展现出对其他语言的零样本泛化能力。这一创新设计为多模态文档检索领域带来了新的技术方案。

LongRAG - 改进长文本LLM的检索增强生成框架
GithubLongRAGTevatronWikipedia数据开源项目检索增强生成长上下文LLM
LongRAG项目推出新型检索增强生成框架,采用4K token长检索单元提升RAG性能。项目核心包括长检索器和长阅读器,平衡检索与阅读任务复杂度。除提供完整代码实现,还开放处理后的语料库数据集。这为研究长文本LLM与RAG结合提供了重要资源,有助于探索该领域的未来发展方向。
CogView - 中文文字生成逼真图像,支持英文和中文输入
CogViewGithubImageRewardNeurIPS 2023text-to-imagetransformer开源项目
CogView是一个基于4B参数预训练的转换器,用于生成通用领域的文本到图像。最新版本CogView2显著提升了生成速度,并扩展支持英文输入。用户可以通过Github和Wudao平台体验并下载预训练模型。项目还包含超分辨率和图像到文本转换功能,并提供详细的设置和运行指南。该项目获得NeurIPS 2021认可,并推荐使用PB-relax和Sandwich-LN技术稳定训练大型转化器。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
BakLLaVA - 突破性多模态语言模型创新
AI训练BakLLaVAGithub多模态开源项目视觉指令微调语言模型
BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构,将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作,致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本,涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能,可广泛适用于多种中文文本处理任务。
fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索
ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目
fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架,集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具,支持在Intel硬件上进行优化,并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能,以及与Haystack v2+的兼容性。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。
farfalle - 开源AI搜索引擎,支持本地和云端模型运行
AI搜索引擎DockerFarfalleGithubLiteLLMSearXNG开源项目
Farfalle是一个开源的AI搜索引擎,支持运行本地模型(如llama3、gemma、mistral、phi3)和通过LiteLLM使用自定义模型,还可使用云端模型(如Groq/Llama3、OpenAI/gpt4-o)。该项目集成了多个搜索提供商(如Tavily、Searxng、Serper、Bing),并具备专家搜索和聊天历史功能。用户可通过Docker进行本地部署,也可使用Vercel进行前端部署。项目详细信息和使用指南可在GitHub页面找到。
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。
petals - 本地运行大型语言模型,BitTorrent 风格
GPU共享GithubLlama 3.1Petals分布式推理大模型微调开源项目
Petals项目让用户能够在家中或通过Google Colab运行Llama 3.1、Mixtral、Falcon和BLOOM等大型语言模型。通过分布式网络托管模型层,推理速度可提升至10倍。用户可以微调模型以满足特定任务需求,并且支持隐私保护和私人群组设置。该项目依赖社区共享GPU资源,提供详细的教程和支持,帮助用户快速上手并充分利用其功能。
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