Awesome-Multimodal-LLM

大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

LLM 多模态学习神经网络模型微调开源 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

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。

self-llm - 开源大模型部署与应用指南

AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用

探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

Awesome-Domain-LLM - 领域垂直的开源模型、数据集和评测基准，覆盖医疗、法律、金融等关键行业

Github垂直领域大模型开源开源项目微调预训练

Awesome-Domain-LLM汇聚了领域垂直的开源模型、数据集和评测基准，覆盖医疗、法律、金融等关键行业。项目通过收集和整理通用模型的持续预训练和指令微调成果，帮助行业从业人员探索并应用大语言模型的潜能。本项目不断更新，加入了包括SecGPT、ChiMed-GPT、Tongyi-Finance-14B等多个专业模型，支持各领域专家获取AI工具和资源，共同推进AI技术在专业领域中的实际应用和创新发展。

Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用

Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成

本项目汇集了最新的LLM检索增强生成（RAG）技术研究论文，包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考，鼓励研究成果的提交与共享，促进RAG技术发展。

Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库

Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表，涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域，助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。

llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互

GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型

这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统，采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架，可实现快速本地部署和图文交互功能。

LLM-Codec - 跨模态音频处理新方案：LLM驱动音频编解码模型

GithubLLM-CodecUniAudio 1.5大语言模型开源项目跨模态学习音频处理

LLM-Codec是一种创新音频编解码模型，将音频转换为文本空间，实现跨模态学习。基于LLM-Codec的UniAudio 1.5能通过少量示例执行多种音频任务，包括语音情感分类、音频分类和语音增强。该开源项目为少样本音频任务学习和多模态LLM研究开辟了新途径。

llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型实现图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化

LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调，该模型实现了图像理解和对话能力，支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务，并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化，可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。

相关项目

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