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Woodpecker

专门用于校正多模态大语言模型中的幻觉现象的方法

Woodpecker是一种创新方法,专门用于校正多模态大语言模型中的幻觉现象。与依赖重训练数据的传统方法不同,Woodpecker通过关键概念提取、问题制定、视觉知识验证、视觉声明生成和幻觉校正五个阶段实现训练无关的校正。这种方法适应性广泛,可解释性强,并在POPE基准测试中显著提高模型准确性。用户可以通过在线演示平台体验Woodpecker的功能。更多信息请参考我们的arXiv论文或在线Demo。

CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
Visual-Chinese-LLaMA-Alpaca - 多模态中文模型VisualCLA开发与优化技术
CLIP-ViTChinese-Alpaca-PlusGithubLLaMAVisual-Chinese-LLaMA-Alpaca多模态模型开源项目
VisualCLA基于中文LLaMA/Alpaca模型,增加图像编码模块,实现图文联合理解和对话能力。目前发布测试版,提供推理代码和部署脚本,并展示多模态指令理解效果。未来将通过预训练和精调优化,扩展应用场景。
Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 - 开源模型助力文本生成中的幻觉检测
GithubHuggingfaceLynxPatronus AI幻觉检测开源项目文本生成模型演示文档
Lynx是一款开源幻觉评价模型,基于多样化数据集进行训练,专注于文本生成的准确性与一致性评估。其应用包括CovidQA、PubmedQA和RAGTruth领域,依托Pytorch等平台。模型确保生成答案准确对照原文档内容,避免新增或矛盾信息,利用JSON格式输出结果以提升应用操作性。在多项评估基准上表现卓越,是文本生成准确性评估的有力助手。
VLM_survey - 用于视觉任务的 AWESOME 视觉语言模型集合
GithubVision-Language Models开源项目数据集知识蒸馏视觉识别任务预训练方法
本页面详尽介绍了视觉语言模型(VLM)在视觉识别任务中的应用和发展。内容涵盖VLM的起源、常用架构、预训练目标、主流数据集及不同的预训练方式、迁移学习和知识蒸馏方法,并针对这些方法进行了详细的基准测试和分析。页面还讨论了未来研究的挑战和方向,让用户掌握VLM技术在图像分类、对象检测和语义分割等任务中的最新应用进展。
LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果
GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解
Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型,具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据,实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本,支持处理超长文本和视频,在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色,为AI技术发展提供了新的可能性。
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。
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。
skyvern - 自动化浏览器工作流,集成大语言模型与计算机视觉
GithubLLMSkyvern开源项目浏览器工作流自动化计算机视觉
Skyvern结合大语言模型(LLMs)和计算机视觉,提供简单的API端点,实现大量网站的工作流自动化,解决传统方法的不稳定性。无需定制代码即可操作新网站,对布局变化具有抗性,并能在多个网站上应用相同工作流。Skyvern云版本让用户无需管理基础设施即可运行多个实例,并提供反机器人检测、代理网络和验证码解决方案。
bird-recognition-review - 深度学习推动鸟类声音识别研究进展
Github开源项目数据集机器学习生态学音频处理鸟类识别
本项目梳理了鸟类声音识别领域的数据集、论文和开源项目等资源。重点介绍了卷积神经网络等深度学习方法在提高识别准确率方面的进展。同时探讨了野外录音中的背景噪声、多种鸟类同时发声等挑战,为该领域研究提供了参考。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half - 多语言性能优化,基于lightblue模型的ORPO改进
GithubHuggingfaceSuzume ORPO多语言模型开源项目数据集模型模型优化评估结果
该项目通过ORPO方法对lightblue基础模型进行微调,提升多种语言的自然语言处理能力。模型优化使用了lightblue/mitsu数据集的重要响应。在MT-Bench测试中,这些ORPO模型比基础模型在多个语言中表现更好,预计将来会有商用版本推出。
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