LWM

百万级上下文多模态AI模型突破性成果

Large World Model 多模态模型长文本理解视频处理 RingAttention Github 开源项目

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。

LLaVA-HR - 混合分辨率适应技术助力多模态大模型

GithubLLaVA-HR多模态大语言模型开源项目视觉语言任务高分辨率

LLaVA-HR是一个采用混合分辨率适应技术的多模态大语言模型。它支持1536x1536的高分辨率图像输入,提高了细粒度视觉语言任务的性能。该模型在保持与LLaVA-1.5相近训练成本的同时,在多个基准测试中表现出色。LLaVA-HR为研究社区提供了一个新的基线,展示了混合分辨率适应方法在提升多模态模型性能方面的潜力。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

ChunkLlama - 双重块注意力技术实现大语言模型上下文窗口扩展

ChunkLlamaGithub大语言模型开源项目无需训练注意力机制长上下文

ChunkLlama项目开发了双重块注意力(DCA)技术，无需额外训练即可将大语言模型的上下文窗口扩展至原始长度的8倍以上。DCA可与主流外推技术和高效推理库兼容，支持Llama、Mistral等多种模型。实验表明，应用DCA后的Llama-2/3 70B模型能处理长达100k的上下文，并在长文本任务中表现出色。

llava-1.5-13b-hf - 基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能

GithubHuggingfaceLLaVA图像理解多模态对话开源项目机器学习模型自然语言处理

llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构，实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成，并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色，体现了视觉语言模型的技术创新。

InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法

GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理

InfLLM是一种新型无训练记忆方法，可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算，InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时，提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下，InfLLM仍表现优越，无需连续训练即可超越许多基线模型。

Megatron-LM - 优化GPU训练技术加速大规模Transformer模型

GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目

Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。

llava-interleave-qwen-7b-hf - 领先的多模态AI模型支持多图像视频和3D输入处理

AI对话GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像识别多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型，支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构，具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，仅供学术研究使用。

internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型

GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具

InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型，其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本，可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测，其展示了卓越的综合性能，适合复杂的研究和商业应用。

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