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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。

ml-ferret - 高级多模态语言模型实现精细指代和定位
AI视觉交互FerretGithub多模态大语言模型开源项目指代理解视觉定位
Ferret是一个端到端多模态大语言模型,支持任意形式的指代并能在响应中定位内容。通过混合区域表示和空间感知视觉采样器,实现了细粒度和开放词汇的指代与定位。项目提供GRIT数据集和Ferret-Bench评估基准,为多模态模型研究提供重要资源。
LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势
AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型
LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力,通过无偏视觉信号和大规模数据训练,实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型,支持从100M到3B参数的多种配置,并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo,体验这些创新模型的强大功能。
Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述
Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型
本项目汇总了多模态和大语言模型领域的最新研究进展,涵盖结构化知识提取、事件抽取、场景图生成和属性识别等核心技术。同时探讨了视觉语言模型在推理、组合性和开放词汇等方面的前沿问题。项目还收录了大量相关综述和立场文章,为研究人员提供全面的领域概览和未来方向参考。
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。
Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型
GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型
此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型,具备128K上下文能力,可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用,为复杂视觉数据处理提供了支持。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
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。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势,包括文本、视觉(图像和视频)、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法,如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例,如OpenFlamingo和MiniGPT-4,以及评估方法,如MultiInstruct和POPE,提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包
ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目
Arcee开源的领域自适应语言模型工具包(DALM)结合了RAG-e2e架构,实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器,适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库,支持对比学习和高效的检索生成联合训练。
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