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Open-LLaVA-NeXT

多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点,基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练,Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力,在多项评估任务中表现优异。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新
GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉
该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。
owlv2-large-patch14 - 开源零样本对象检测模型,支持多文本查询
AI研究CLIPGithubHuggingfaceOWLv2图像识别开源项目模型目标检测
OWLv2模型是一种零样文本感知对象检测模型,使用CLIP作为多模态骨干,通过结合视觉和文本特征实现开词汇检测。模型去除了视觉模型的最终token池化层,并附加分类和框头,能够处理多文本查询,扩展了图像识别的应用潜力。研究者通过重新训练和微调CLIP,提高了其在公开检测数据集上的性能,有助于探讨计算机视觉模型的鲁棒性。
owlv2-large-patch14-ensemble - Google OWLv2模型实现零样本开放词汇目标检测
CLIPGithubHuggingfaceOWLv2开源项目模型自然语言处理计算机视觉零样本目标检测
OWLv2是Google开发的基于CLIP的零样本目标检测模型。它使用ViT-L/14架构和掩蔽自注意力Transformer分别处理图像和文本输入。通过端到端训练,OWLv2实现了开放词汇的物体分类和定位,可根据多个文本查询执行目标检测。该模型在公开数据集上训练,为计算机视觉研究提供了新的可能性。
VLMEvalKit - 开源的大型视觉语言模型评估工具包
GithubVLMEvalKit多模态数据集大型视觉语言模型开源开源项目评估工具包
VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包,支持即插即用的评估操作,无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试,并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具,帮助专业人员和研究者评估模型性能。
vicuna-7b-v1.3 - 开源对话AI助手 基于LLaMA高性能微调
FastChatGithubHuggingfaceLLaMAVicuna大语言模型开源项目模型聊天助手
Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手,基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练,主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口,便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异,详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看,是AI对话研究的有力工具。
Otter - 基于MIMIC-IT数据集和OpenFlamingo的多模态模型
GithubMIMIC-ITOtter多模态开源项目指令微调视觉语言处理
该项目结合了OpenFlamingo模型和MIMIC-IT数据集进行多模态指令调优,拥有280万条指令-响应对,支持图像和视频内容的精确理解与互动。该项目还包括OtterHD模型,提升高分辨率视觉输入的细粒度解释,并推出MagnifierBench评估基准测试模型的微小物体识别能力。公开的代码可用于训练和预训练,并支持GPT4V的评估和Flamingo架构的多任务处理。
GPT4Tools - 大语言模型自学使用多模态工具的创新系统
GPT4ToolsGithub多模态交互大语言模型开源项目自我指导视觉基础模型
GPT4Tools是基于Vicuna (LLaMA)的创新系统,通过71K自建指令数据实现对多个视觉基础模型的智能控制。该系统能自动决策和利用不同视觉模型,实现对话中的图像交互。项目支持通过自我指导和LoRA微调教授大语言模型使用工具,为图像相关需求提供高效解决方案。GPT4Tools的开源性和灵活性使其成为AI研究与应用的重要工具。
nextjs-ollama-llm-ui - 快速启动大语言模型的便捷方法
GithubLLMNextJSOllamaweb界面开源项目本地存储
该项目提供快速启动大语言模型的便捷方法,无需复杂设置。主要功能包括美观直观的UI、完全本地存储、响应式设计、代码高亮及一键复制、模型下载与管理、聊天记录保存,以及灯光和暗黑模式。支持快速部署到Vercel或Netlify,使用户能够随时随地轻松使用,体验类似ChatGPT的对话体验。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
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