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MoE-LLaVA-Phi2-2.7B-4e

MoE-LLaVA模型应用专家混合系统提升视觉语言能力

MoE-LLaVA是一个采用专家混合架构的视觉语言模型。该模型使用3B稀疏激活参数,性能与LLaVA-1.5-7B相当,在部分任务上超越LLaVA-1.5-13B。MoE-LLaVA可在8张V100 GPU上2天内完成训练,并在多项视觉理解基准测试中表现优异。这一创新为多模态AI领域提供了新的研究方向。

Video-LLaVA - 视频多模态模型,具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计,首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块,能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能,并结合音频上下文完善视频内容理解,提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
BLIVA - 处理文本视觉问题的多模态LLM
BLIVAGithub多模态开源项目文本富媒体机器学习视觉问答
BLIVA是一款简单有效的多模态大语言模型,专门处理富文本视觉问题。其在多个视觉问答基准中表现出色,并公开了模型权重和训练代码。结合FlanT5和Vicuna版本,BLIVA适用于多种商业用途并提升认知和感知任务性能。演示和安装教程也非常详细。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型
DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型
DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。
makeMoE - 从零构建的稀疏混合专家语言模型的makemore项目
DatabricksGithubmakeMoEpytorch开源项目稀疏专家混合语言模型
makeMoE是一个基于Andrej Karpathy的makemore项目, 从零构建的稀疏混合专家语言模型。它借鉴了makemore的部分组件,例如数据预处理和生成莎士比亚风格文本。在架构上,makeMoE引入了稀疏专家混合、Top-k门控和噪声Top-k门控等改进。项目在Databricks上使用单一A100 GPU开发,支持大规模GPU集群扩展,并通过MLFlow进行指标跟踪。项目强调代码的可读性和修改性,适合深入学习和改进。
llavavision - 利用多模态AI实现视觉描述的简易网络应用
GithubLLaVaVisionWeb应用llama.cpp图像描述开源项目机器学习模型
LLaVaVision是一个基于llama.cpp和llava后端的“Be My Eyes”简易网络应用,通过ChatGPT和Copilot快速开发。应用了SkunkworksAI BakLLaVA-1模型进行视觉描述,并通过Web Speech API朗读文本。适用于拥有约5 GB RAM/VRAM的设备,提供详细的服务器搭建和启动指南,支持GPU和CPU运行模式。灵感源自Fuzzy-Search/realtime-bakllava,旨在提供便捷的视觉辅助功能。
LLaVA-Plus-Codebase - 多模态智能助手的工具使用与学习指南
GithubLLaVALLaVA-PlusVicuna多模态开源项目视觉助手
该项目介绍了LLaVA-Plus如何提升大语言和视觉助手的工具使用能力。通过代码示例、安装说明和使用指南,用户可以快速掌握运行和训练LLaVA-Plus模型的方法,并进行推理和评估。该项目适用于需要结合视觉任务和语言模型的研究人员和开发者,提供了多个知名工具的整合与使用说明,帮助用户全面了解和应用这些工具执行多模态任务。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
LLMGA - 用于精确图像生成和编辑的多模态大语言模型
ECCV2024GithubLLMGA图像生成多模态大模型开源项目
LLMGA基于多模态大语言模型,提供图像生成与编辑解决方案。结合Stable Diffusion和详细语言生成提示,项目提升了上下文理解并减少生成过程中的噪音,增强图像内容的精度。LLMGA支持文本到图像(T2I)、补画、扩画及指令编辑,适用于Logo设计、海报制作和故事绘本生成,支持中英文指令。广泛的模型和数据集选择满足不同需求,是理想的图像生成和编辑助手。
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