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Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8

改进视觉和文本处理能力的多模态模型

本项目是一个多模态视觉语言模型,具有高效的图像理解和多语言支持。它能够处理超过20分钟的视频内容,并可整合到移动设备和机器人中进行自动化操作。通过应用动态分辨率处理和多模态旋转位置嵌入,该模型提升了视觉处理能力。此外,项目还提供了便于快速部署的工具包,助力处理各类视觉任务。

llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat - 多模态大语言模型支持图像、多图和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision人工智能图像处理多模态开源项目模型自然语言处理
llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat是一个为聊天场景优化的多模态大语言模型。该模型基于llava-onevision-72b-ov构建,通过迭代DPO训练提升了聊天能力,同时保持了良好的指令遵循能力。模型支持图像、多图和视频交互,在英语和中文方面表现出色。研究显示,其采用的迭代DPO训练方法有效增强了模型的聊天表现。
Qwen2-57B-A14B - 高效的多语言自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMixture-of-ExpertsQwen2多语言开源项目模型模型性能自然语言理解
Qwen2-57B-A14B是一个采用混合专家技术的模型,专注于自然语言理解和多语言处理能力。它基于Transformer架构,并使用SwiGLU激活和注意力偏置等技术,增强了语言生成和处理的准确度。该模型广泛超越了多数开源模型,在多项基准测试中表现出众,是处理复杂自然语言任务的理想选择,并在推理效率上较前代模型有显著提升。
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。
Qwen2.5-1.5B-Instruct-GGUF - 多语言文本生成与指令理解能力的优化与突破
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调整模型长上下文支持
Qwen2.5系列的1.5B模型在多语言支持和长文本生成上取得进展,尤其在编码、数学和指令跟随方面。该模型支持29种语言和128K长上下文,同时更能适应多样化的系统提示,为实现角色扮演和条件设置的聊天机器人提供帮助。仓库中提供GGUF格式的调优模型,旨在提供接近真实对话的交互体验。
Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2提供出色的多语言支持与兼容性
GithubHuggingfaceQwen2Transformer架构多语言能力大语言模型开源项目指令调优模型
Qwen2系列涵盖基础及指令微调语言模型,参数规模从0.5亿到72亿,具有优秀的多语言、编码及推理能力。1.5B版本展示了卓越的语言理解与生成能力,可媲美专有模型。本地可通过llama.cpp运行,并兼容OpenAI API以简便方式访问。多种模式与量化选项,适应不同需求与应用场景。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
colqwen2-v0.1 - ColQwen2:结合ColBERT策略的先进视觉语言检索模型
ColQwen2GithubHuggingfaceQwen2-VL多向量表示开源项目文档检索模型视觉语言模型
ColQwen2是一种基于Qwen2-VL-2B的创新视觉语言模型,结合ColBERT策略实现高效文档检索。它支持动态图像分辨率输入,最多处理768个图像patch,在性能和内存需求间取得平衡。模型通过127,460对查询-页面数据训练,涵盖学术和合成数据集,重点关注英语内容,探索零样本跨语言泛化能力。ColQwen2为文本-图像检索任务提供了先进的解决方案,展现了在效率和准确性方面的显著优势。
uform-gen2-qwen-500m - 小型多模态模型实现图像描述和视觉问答
GithubHuggingfaceUForm图像理解图像生成多模态AI开源项目模型视觉问答
UForm-Gen2-Qwen-500m是一款小型视觉语言模型,专注于图像描述和视觉问答。模型结合了ViT-H/14和Qwen1.5-0.5B-Chat,通过预训练和微调提升性能。支持图像描述、问答和多模态聊天功能,在多项基准测试中表现良好,适用于计算资源有限的场景。
Qwen2-72B - 新一代开源大语言模型在多个领域表现出色的中立评估
GithubHuggingfaceQwen2-72B多语言能力开源项目文本生成模型评估数据集语言模型
Qwen2系列大语言模型采用改进的Transformer架构,包含多种参数尺寸,加强了在多语言、编程、数学和推理领域的表现。Qwen2-72B模型对比现有开源和专有模型,展示了其在自然语言处理、代码生成和多语言翻译方面的竞争力,支持各类复杂任务的高效执行。了解更多关于模型的功能和实用建议,为语言技术应用提供支持。
Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力,支持128K令牌的长文本上下文,并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持,包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。
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