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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。

VLM2Vec-Full - 视觉语言模型VLM2Vec的多模态嵌入训练方法
GithubHuggingfaceTIGER-LabVLM2Vec多模态嵌入对比学习开源项目模型视觉语言模型
VLM2Vec在Phi-3.5-V模型中引入EOS标记,实现跨多模态输入的统一嵌入表达,高效结合文本与图像。通过对比学习在MMEB-train数据集上训练,并在36个数据集上进行评估,Lora训练方式表现最佳。项目提供模型检查点及完整训练记录,供用户在GitHub仓库克隆下载,通过代码实现文本与图像的嵌入和相似度计算,助力模型运用。
InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型
GithubHuggingfaceInternVL2Llama3NLP多模态大语言模型开源项目模型视觉语言模型
InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成,在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,为用户提供全面的多模态分析能力。
BakLLaVA - 突破性多模态语言模型创新
AI训练BakLLaVAGithub多模态开源项目视觉指令微调语言模型
BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构,将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作,致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。
VideoLLaMA2-7B - 多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用
GithubHuggingfaceVideoLLaMA 2多模态大语言模型开源项目模型模型推理空间-时间建模视频问答
VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解,利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答,提供训练与推理代码,适用于多种场景需求,并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。
LLaVA-NeXT - 大规模开源多模态模型提升视觉语言能力
AI助手GithubLLaVA-NeXT多模态模型大语言模型开源项目视觉语言模型
LLaVA-NeXT是一个开源的大规模多模态模型项目,致力于提升视觉语言交互能力。该项目支持多图像、视频和3D任务的统一处理,在多个基准测试中表现卓越。LLaVA-NeXT提供了多个模型变体,包括支持高分辨率输入和视频处理的版本,以及基于不同大语言模型的实现。此外,项目还开源了训练数据和代码,为研究人员和开发者提供了宝贵资源。
Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法 增强跨模态交互能力
GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解
Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。
VILA1.5-3b-s2 - 多模态视觉语言模型VILA支持边缘设备和多图像处理
GithubHuggingfaceVILA图像文本处理多模态模型开源项目模型视觉语言模型边缘计算
VILA1.5-3b-s2是一个基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像处理能力,通过AWQ 4位量化可部署于边缘设备。该模型在多图像推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现突出,同时保持优秀的文本处理性能。VILA1.5-3b-s2为多模态模型和聊天机器人研究提供了有力支持。
llama3-llava-next-8b-hf - LLaVA-NeXT:Llama 3驱动的多模态AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT图像处理多模态开源项目模型深度学习自然语言处理
LLaVA-NeXT是一个基于Llama 3的多模态AI模型,整合了预训练语言模型和视觉编码器。通过高质量数据混合和强化语言骨干网络,该模型在图像描述、视觉问答和多模态对话等任务中表现出色。LLaVA-NeXT支持Python接口,并提供4位量化和Flash Attention 2优化,以提升性能和效率。作为开源项目,LLaVA-NeXT为研究人员和开发者提供了探索多模态AI的有力工具。
Llava-v1.5-7B-GGUF - 轻量级多模态图文处理模型 支持多种精度量化
GithubHuggingfaceLLaVALlamaEdge图文理解大语言模型开源项目模型模型量化
Llava-v1.5-7B-GGUF是Llava 1.5 7B模型的GGUF量化版本,提供2位至8位多种精度选择,可根据性能和质量需求灵活使用。项目支持通过LlamaEdge快速部署,适用于多模态AI应用场景。该模型具备图像理解和文本生成能力,在保持性能的同时实现了模型体积的压缩。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - 基于Meta-Llama架构的FP8量化多语言视觉对话模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型模型量化视觉语言模型
这是一个基于Meta-Llama-3.2架构开发的视觉语言模型,包含900亿参数。通过FP8量化技术优化,将模型存储空间和GPU内存需求降低约50%。模型支持图像理解和多语言文本生成,主要应用于智能对话系统。借助vLLM后端可实现高效部署和OpenAI兼容服务。
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