Project Icon

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。

Monkey - 利用高分辨率图像和优质文本标签增强多模态模型性能
GithubMonkey图像分辨率多模态模型开源项目文本标签视觉问答
Monkey是一个开源的多模态大模型项目,通过提高图像分辨率和优化文本标签来改善模型性能。该项目在MMBench、CCBench和MME等基准测试中表现优异。Monkey提供完整的模型定义、训练代码和演示系统,支持离线和在线部署。此外,项目还开源了多级描述生成数据集,并提供了针对多个视觉问答数据集的评估工具,方便研究人员进行实验和改进。
BPO - 优化大语言模型对齐的创新黑盒方法
BPOGithub大语言模型开源项目提示词优化无需训练模型对齐
Black-Box Prompt Optimization (BPO) 是一种新型大语言模型对齐技术,无需模型训练即可提升性能。项目通过创新方法缩小人类与AI模型间的差距,在Vicuna Eval评估中优于gpt-3.5-turbo和claude-2,并超越PPO和DPO方法。BPO提供完整的模型、数据集、演示和使用指南,为AI研究和开发提供全面支持。
parrot_adequacy_model - Parrot框架加速NLU模型训练的语料增强工具
GithubHuggingfaceParrot开源项目数据增强模型自然语言理解释义
parrot_adequacy_model是Parrot项目的辅助模型,作为一个基于复述的话语增强框架,专门用于加速自然语言理解(NLU)模型的训练。这个框架不局限于简单的复述功能,而是提供了一个完整的复述系统,为NLU模型训练生成更加丰富多样的语料数据。通过使用此框架,可以有效提升模型的语言理解能力和整体性能。开发者可以在GitHub页面或通过prithivida/parrot_paraphraser_on_T5模型卡片获取更多技术细节和使用指南。
XPretrain - 涵盖视频语言和图像语言模型的多模态学习与预训练研究
GithubXPretrain图像与语言多模态学习开源项目视频与语言预训练
Microsoft Research MSM组在多模态学习和预训练方法上的最新研究成果,包含用于视频语言的HD-VILA-100M数据集,以及HD-VILA、LF-VILA、CLIP-ViP等预训练模型,和用于图像语言的Pixel-BERT、SOHO、VisualParsing模型。这些研究发表在CVPR、NeurIPS和ICLR等顶级会议,代码和数据集已公开,社区成员可以贡献和提出建议。
SEED - 融合视觉与语言的多模态AI框架
AI助手GithubSEED-LLaMA多模态大语言模型开源项目视觉语言模型
SEED是一个创新的多模态AI框架,通过视觉分词器和去分词器,赋予大语言模型视觉理解和生成能力。该系统支持多模态理解与生成,展现出多轮上下文多模态生成等组合能力。基于SEED开发的SEED-LLaMA在广泛的多模态任务中表现优异,为AI领域开辟了新的研究方向。
llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型
LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统,拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入,在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文,适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型,实现图像分析和问答功能。
Emu3-VisionTokenizer - Emu3多模态模型通过单一预测方法实现突破性能
Emu3GithubHuggingface人工智能图像生成多模态模型开源项目模型视频生成
Emu3是一套创新的多模态模型,采用单一的下一个令牌预测方法进行训练。该模型将图像、文本和视频统一处理,从头训练单个Transformer模型。在生成和理解任务中,Emu3的表现超越了SDXL、LLaVA-1.6和OpenSora-1.2等知名模型,无需复杂架构。Emu3能生成高质量图像、理解视觉语言,并通过简单预测生成连贯视频,展现了多模态AI的新可能。
Peagle-9b - 模型合并技术探索,性能优化全新实现
GithubHuggingfacePeagle-9bVortexMerge kiteldogbbhed/NeuralPearlBeaglemlabonne/NeuralBeagle14-7B开源项目模型模型合并
Peagle-9b项目使用VortexMerge工具合并多个模型,如mlabonne/NeuralBeagle14-7B和eldogbbhed/NeuralPearlBeagle,整合不同层级的特性,提升了模型在多种技术应用中的表现。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
openWakeWord - 高效易用的开源语音唤醒词识别库
GithubopenWakeWord唤醒词开源库开源项目模型训练语音识别
openWakeWord是一个开源语音唤醒词库,用于开发语音交互应用和界面。它提供预训练模型,可识别常见词语,适应真实环境。该项目旨在平衡速度、准确性和易用性,采用简单架构,支持高效训练新模型,无需大量手动数据采集。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号