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PixelLM

像素级推理与理解的大型多模态模型

PixelLM多模态大模型像素级推理MUSE数据集图像分割Github开源项目

PixelLM是一种创新的大型多模态模型，专注于像素级推理和理解。它能处理开放集目标和复杂推理任务，同时保持LMM的基本结构。通过轻量级像素解码器和分割码本，PixelLM实现高效mask生成。项目同时推出MUSE数据集，为多目标推理分割研究提供高质量基准。在多个基准测试中，PixelLM展现出优越性能。

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介绍相关项目
ppl.nn - 用于 AI 推理的高性能深度学习推理引擎
GithubONNXOpenMMLabPPLNN卷积神经网络开源项目深度学习推理
PPLNN是一款高效的深度学习推理引擎，兼容各种ONNX模型，并对OpenMMLab进行了优化。其最新的LLM引擎包括闪存注意力、分裂K注意力、动态批处理和张量并行等功能，并支持INT8分组和通道量化。项目发布了多个LLM模型，如LLaMA、ChatGLM和Baichuan，并提供详细的构建和集成指南。
SEED - 融合视觉与语言的多模态AI框架
AI助手GithubSEED-LLaMA多模态大语言模型开源项目视觉语言模型
SEED是一个创新的多模态AI框架，通过视觉分词器和去分词器，赋予大语言模型视觉理解和生成能力。该系统支持多模态理解与生成，展现出多轮上下文多模态生成等组合能力。基于SEED开发的SEED-LLaMA在广泛的多模态任务中表现优异，为AI领域开辟了新的研究方向。
Llama-3.2-11B-Vision - Meta开发的多模态大语言模型 支持视觉识别和图像推理
GithubHuggingfaceLLAMA 3.2多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理计算机视觉
Llama-3.2-11B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入、文本输出。该模型在视觉识别、图像推理、图像描述和通用图像问答方面表现出色。它基于Llama 3.1文本模型构建,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习进行对齐。模型支持128K上下文长度,经过60亿(图像,文本)对训练,知识截止到2023年12月。Llama-3.2-11B-Vision为商业和研究用途提供视觉语言处理能力。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性
GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络
该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。
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。
glm-4v-9b - 开源多模态AI模型GLM-4V-9B展现卓越性能
GLM-4V-9BGithubHuggingface图像描述多模态模型开源项目模型自然语言处理视觉理解
GLM-4V-9B是一款由智谱AI开发的开源多模态人工智能模型，支持1120x1120高分辨率下的中英双语多轮对话。该模型在综合能力、感知推理、文字识别和图表理解等多个领域表现优异，与GPT-4-turbo、Gemini 1.0 Pro等主流模型相比具有竞争力。GLM-4V-9B支持8K上下文长度，为研究者和开发者提供了强大的视觉理解和语言处理能力。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目，旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式，并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法，使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
pixtral-12b - 支持多图片交互分析的开源视觉语言模型
GithubHuggingfacePixtraltransformers图像识别多模态开源项目机器学习模型
pixtral-12b基于Transformers框架开发，是一个支持多图片处理的视觉语言模型。该模型可处理图文混合输入，实现图片内容识别、场景描述及图片关系分析。通过简单的API调用，开发者可快速实现多模态对话和图像分析功能。
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。
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