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多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新

Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。

llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉
LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型,通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型,它展现出强大的视频理解和跨场景能力,实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成,为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。
Gemma-2b-it-GGUF - 多样化选择的Gemma量化模型
GithubGoogleHuggingfaceLlamaEdgegemma-2b-it开源项目模型量化
该项目以多种量化格式提供Gemma模型,从低质量损失的小型号到几乎无质量损失的大型号,满足多样化的应用需求。模型的量化由Second State Inc.负责,旨在优化性能和存储空间,适合多种AI部署环境。选择合适型号可在性能与资源使用间达到平衡。
MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能
GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化
项目应用llama.cpp的imatrix量化方法,优化模型的文本性能。提供多种量化文件,适配不同硬件配置,尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型,实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理,可在LM Studio中运行,为开源社区提供多样化的工具和使用选择。
Qwen2-VL-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 改进视觉和文本处理能力的多模态模型
GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态多语言支持开源项目模型视觉理解视频分析
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。
NVLM-D-72B - 开源前沿级多模态大语言模型 实现视觉语言任务的最新突破
GithubHuggingfaceNVLM人工智能多模态大语言模型开源项目模型视觉语言
NVLM-D-72B是一款开源的多模态大语言模型,在视觉语言任务上表现卓越,达到了与顶级专有和开源模型相当的水平。该模型不仅擅长视觉语言任务,在多模态训练后其纯文本处理能力也有所提升。NVLM-D-72B可执行光学字符识别、多模态推理、定位、常识推理等多种任务,为AI研究社区提供了强大的开源多模态能力。
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。
Mono-InternVL-2B - 原生多模态大语言模型融合视觉与文本能力
GithubHuggingfaceInternLM2原生模型多模态大语言模型开源项目模型视觉识别语言模型
Mono-InternVL是一个融合视觉编码和文本解码的原生多模态大语言模型。它通过专家混合机制和内生视觉预训练方法优化视觉理解能力,同时保持强大的语言能力。该模型基于InternLM2构建,拥有1.8B激活参数,在多项视觉语言基准测试中表现优异,并将首个token的延迟降低67%,大幅提升了部署效率。
gemma-2-9b-it-GGUF - Gemma 2 Instruct模型,支持多语言与复杂文本生成
GemmaGithubGoogleHuggingface开源项目文本生成模型编程语言语言模型
Google推出的Gemma 2 Instruct是全新文本生成模型,旨在高效处理多语言和编程任务。训练基于8万亿令牌,数据量较前代提升30%,覆盖网络文档、代码和数学等数据集,支持复杂文本生成与逻辑推理。模型参数仅9亿,对硬件要求较低,适合内存有限的用户,同时具备多语言和代码生成能力。
MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展:8B参数达GPT-4V水平
GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-VOCR能力多模态大语言模型多语言支持开源项目模型边缘设备部署
MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型,仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持,可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言,并提供多种灵活部署方式,如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT,一个先进的多模态语言处理大型模型,支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技,提供代码和数据资源,可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成,同时能输出特定模态内容,满足多种输入与输出需求。
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