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Habana Gaudi HPU优化的视觉语言模型配置与训练方案

Optimum Habana为Habana Gaudi处理器(HPU)提供了CLIP模型的优化配置,实现与Hugging Face库的集成。支持单机和多HPU环境下的模型操作,包含自定义AdamW、梯度裁剪和混合精度训练等优化。项目提供COCO数据集微调示例,展示了如何充分利用HPU性能进行视觉语言模型训练。

Long-CLIP - CLIP模型长文本处理能力升级 显著提升图像检索效果
AI模型CLIPGithubLong-CLIP开源项目文本-图像检索零样本分类
Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248,大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中,R@5指标提高20%;传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务,为图像检索和生成领域带来显著进展。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378 - 大规模数据筛选优化的视觉语言预训练系统
CLIPGithubHuggingface图像分类开源项目数据过滤网络机器学习模型计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14-378是一款基于CLIP架构的视觉语言模型,采用数据过滤网络(DFN)技术从43B未筛选的图像-文本对中提取5B高质量数据进行训练。该模型在多项视觉任务中表现优异,平均准确率达70.94%。支持零样本图像分类,可与OpenCLIP框架无缝集成,为计算机视觉和自然语言处理研究提供了高性能的预训练模型基础。
bioclip - 生物分类视觉模型提升物种识别精度
BioCLIPGithubHuggingface开源项目模型濒危物种生物分类视觉模型进化生物学
BioCLIP是一个基于CLIP架构的生物学视觉模型,利用包含超过45万分类单元的数据集,在生物分类测试中表现超过基准16%-17%。它能学习与生命树一致的层次表示,支持生物学家进行新物种和相似生物的发现。
CLIP-ViT-H-14-frozen-xlm-roberta-large-laion5B-s13B-b90k - CLIP架构多语言视觉语言模型实现高效零样本图像分类与检索
CLIPGithubHuggingfaceLAION-5B图像分类多语言模型开源项目模型零样本学习
这是一个基于CLIP架构的多语言视觉语言模型,在LAION-5B数据集上训练。模型结合了冻结的ViT-H/14视觉结构和XLM-RoBERTa大型文本模型,在多语言零样本图像分类和检索任务中表现优异。适用于零样本图像分类、图文检索等应用,也支持下游任务微调。该模型在英语及其他语言中均展现出强大性能,为跨语言视觉AI应用提供了有力支持。
chinese-clip-vit-base-patch16 - 中文数据驱动的多模态对比学习工具
Chinese-CLIPGithubHuggingface图像识别多模态检索开源项目模型深度学习零样本学习
项目通过ViT和RoBERTa实现了中文CLIP模型,支持图像和文本的嵌入计算及相似性分析,具备零样本学习和图文检索功能。该模型在多项基准测试中表现优秀,包括MUGE、Flickr30K-CN等。结合其官方API,用户可轻松实现多场景中的图文转换与识别。详细信息和实施教程可在GitHub获取。
clip-ViT-B-32-multilingual-v1 - CLIP-ViT-B-32多语言模型实现文本图像向量映射和跨语言搜索
CLIPGithubHuggingfacesentence-transformers图像搜索多语言模型开源项目模型零样本分类
CLIP-ViT-B-32-multilingual-v1是OpenAI CLIP-ViT-B32模型的多语言拓展版本。该模型能将50多种语言的文本和图像映射到同一向量空间,支持多语言图像搜索和零样本图像分类。通过sentence-transformers库,用户可以方便地使用该模型。模型采用多语言知识蒸馏技术,将CLIP原始向量空间对齐到多语言空间。这为跨语言图像搜索和理解提供了有力支持,是图像-文本多语言处理的有效工具。
clip4clip-webvid150k - 改进视频检索精度的解决方案
CLIP4ClipGithubHugging FaceHuggingfaceWebVid开源项目模型模型评估视频检索
CLIP4Clip结合CLIP模型和WebVid数据集,成功在视频文本检索中提高精度,利用150,000个视频文本对的训练提升性能。此模型擅长处理大规模视频数据,具备视觉-时间概念学习能力,适合高效视频搜索应用。其架构支持文本到视频的快速检索,提升搜索效率。
gpt2 - HPU处理器上运行GPT2的Gaudi配置方案
GithubHuggingfaceOptimum Habana人工智能开源项目机器学习模型模型训练硬件加速
GPT2模型在Habana Gaudi处理器(HPU)上的优化配置方案,通过GaudiConfig文件实现Fused Adam优化、梯度裁剪和混合精度训练。基于Optimum Habana接口,支持单/多HPU环境下的模型加载、训练和推理,可用于各类下游任务。配置方案与Transformers库完全兼容,并提供HPU专属训练参数。
DFN5B-CLIP-ViT-H-14 - 高性能图像-文本对比学习模型
CLIPDFN-5BGithubHuggingface图像分类开源项目模型深度学习计算机视觉
DFN5B-CLIP-ViT-H-14是一个基于CLIP架构的图像-文本对比学习模型,通过DFN技术从430亿图像-文本对中筛选出50亿高质量样本进行训练。模型在39个图像分类基准测试中表现优异,平均准确率达69.8%。支持零样本图像分类和跨模态检索,可与OpenCLIP无缝集成。这一模型为计算机视觉和自然语言处理领域提供了有力支持,适用于多种研究和应用场景。
CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup - ConvNeXt-Large CLIP模型提升零样本图像分类性能
CLIPConvNeXtGithubHuggingface图像分类开源项目机器学习模型零样本学习
本模型基于LAION-2B数据集训练,采用320x320分辨率的ConvNeXt-Large架构和权重平均技术。在ImageNet-1k零样本分类任务上,准确率达到76.9%,超越了256x256分辨率版本。模型效率高于OpenAI的L/14-336,可应用于零样本图像分类、图文检索等任务。该项目为研究人员提供了强大的视觉-语言表征工具,助力探索大规模多模态模型。
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