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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。

llava-onevision-qwen2-0.5b-si - 多模态AI模型实现图像、多图和视频的智能交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视觉语言模型
LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2的多模态AI模型,能够处理图像、多图和视频输入。它具有32K tokens的上下文窗口,支持英文和中文交互。该模型在AI2D、ChartQA和DocVQA等多项任务中表现优异,为视觉语言应用提供了强大的基础。LLaVA-OneVision采用LLaVA-OneVision数据集进行训练,可轻松集成到各类视觉语言项目中。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
llava-onevision-qwen2-0.5b-ov - 支持多模态输入的视觉语言AI模型
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision-qwen2-0.5b-ov是基于Qwen2语言模型开发的多模态AI模型。该模型可处理图像、多图和视频输入,支持英语和中文交互。在LLaVA-OneVision数据集上训练后,模型具备32K tokens的上下文窗口,能执行图像问答、视频理解等多种视觉任务。其在多个多模态基准测试中表现优异,展现了强大的视觉语言处理能力。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
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。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
ALLaVA - GPT4V合成数据集助力轻量级视觉语言模型训练
ALLaVAGPT-4VGithub开源项目微调数据集视觉语言模型
ALLaVA项目推出大规模GPT4V合成数据集,旨在促进轻量级视觉语言模型的训练。项目发布了ALLaVA-Phi3-mini-128k、ALLaVA-StableLM2-1_6B和ALLaVA-Phi2-2_7B等多个模型版本,可直接从Hugging Face仓库加载。ALLaVA-4V数据集整合了LAION和Vision FLAN的图像标注与指令数据,以及GPT-4-Turbo生成的文本指令,总样本量超过140万。这一资源为视觉语言模型研究提供了丰富的训练数据和预训练模型,有望推动该领域的进一步发展。
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。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。
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。
VILA1.5-3b - 交错图像文本预训练的视觉语言模型突破
GithubHuggingfaceVILA图像文本预训练多图像推理开源项目模型视觉语言模型边缘部署
VILA1.5-3b是一款基于交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。它具备多图像推理、上下文学习和视觉思维链等能力,可通过AWQ 4位量化部署于边缘设备。该模型采用交错图像-文本预训练、语言模型解冻和指令数据重混合等创新技术,有效提升了视觉语言和纯文本任务性能。VILA1.5-3b支持多种硬件架构,适用于计算机视觉、自然语言处理等研究领域。
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