VideoLLaMA2

增强视频理解的多模态语言模型

VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

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介绍相关项目

llava-v1.6-vicuna-7b - 基于Vicuna的开源多模态视觉语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA图文理解多模态大语言模型开源项目模型视觉问答

LLaVA-v1.6-vicuna-7b是一个基于Vicuna-7B开发的开源多模态模型，支持图像和文本的理解与处理。模型训练数据包含558K图文对和158K多模态指令等多样化数据集，通过12个基准测试验证其性能表现，可用于视觉语言研究与应用开发。

llava-v1.6-34b - 大规模多模态模型的开源项目介绍

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能多模态开源项目模型自然语言处理计算机视觉

模型在大规模多模态模型和聊天机器人领域的研究中有重要应用，采用多样化的数据集提升不同任务表现，适合计算机视觉、自然语言处理及人工智能的研究者使用。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型提供图像理解与文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。

llava-v1.6-vicuna-13b - 强大的图文多模态AI模型集成Vicuna-13b实现视觉智能对话

GithubHuggingfaceLLaVA多模态大型语言模型开源项目指令跟随模型视觉问答

LLaVA-v1.6是基于Vicuna-13b微调的开源多模态AI模型，通过大规模图文对和指令数据训练而成。该模型擅长学术视觉问答和通用图像理解，支持自然的图文交互。采用transformer架构，为计算机视觉和自然语言处理研究提供了强大的视觉语言处理工具。

InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展

GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集

InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型支持图像和视频交互

GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理

LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。

LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发

GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练

LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。

pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现

GithubLLaMA 2PyTorch人工智能开源项目深度学习自然语言处理

pytorch-llama项目提供了LLaMA 2模型的PyTorch实现。该项目展示了使用PyTorch框架构建大型语言模型的过程，为开发者提供了理解和定制LLaMA 2的学习资源。通过这个项目，研究人员和工程师可以深入了解LLaMA 2的工作原理，并在此基础上进行进一步的实验和创新。

vip-llava-7b-hf - 基于自然视觉提示的多模态语言模型

AI聊天机器人GithubHuggingfaceViP-LLaVA图像识别多模态AI开源项目模型视觉语言处理

VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制，通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型，VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现，可集成到transformers库中实现图像文本交互，并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。

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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。

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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。

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