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。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解

GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解

LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型，通过视频和图像数据的混合微调，实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成，在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型，可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化，提供灵活高效的使用方式。

RWKV-LM - 高性能并行化RNN，探索和应用RWKV模型

GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能

RWKV是一个高性能的并行化RNN，具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度，不依赖于传统的注意力机制，而是通过隐藏状态进行计算，优化了VRAM的使用，并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。

llava-onevision-qwen2-7b-ov-hf - 支持单图多图和视频理解的多模态语言模型

GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision人工智能图像理解多模态开源项目模型视频理解

LLaVA-Onevision-qwen2-7b-ov-hf是一个基于Qwen2微调的开源多模态大语言模型。作为首个能在单图、多图和视频场景中同时提升性能的模型，它展现了卓越的跨模态和跨场景迁移学习能力。该模型特别擅长视频理解和跨场景任务，支持多图像和多提示生成，适用于广泛的视觉理解应用。

ringattention - 创新注意力机制大幅提升Transformer上下文处理能力

Blockwise TransformersGPUGithubJaxRing AttentionTPU开源项目

ringattention项目实现Ring Attention和Blockwise Transformers技术，显著提升Transformer模型上下文处理能力。通过跨设备分布式计算和通信重叠，模型可处理长达数千万个token的序列，无需增加开销。该技术支持causal block和cache index，为大规模语言模型训练提供高效解决方案，特别适用于超长上下文处理场景。

internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话

GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文

InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本，搭载20万字超长上下文理解技术，在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具，通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放，同时提供免费商业授权渠道。

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。

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。

GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力

AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本

GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。

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