chameleon-7b

Meta AI推出的多模态基础模型实现图像和文本融合

基础模型混合模态图像文本处理 Huggingface Github 开源项目 Meta Chameleon 模型早期融合

Chameleon-7b是Meta AI研究院开发的多模态基础模型，采用早期融合架构同时处理图像和文本输入。该模型在多项多模态任务中表现优异，为计算机视觉和自然语言处理领域提供新思路。研究人员可通过Meta的许可协议获取模型权重，探索其在不同应用场景中的潜力。

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。

internlm-xcomposer2d5-7b - 7B参数规模实现视觉语言理解和创作的开源多模态模型

GithubHuggingfaceInternLM-XComposer-2.5图像理解多模态开源项目模型网页生成长文本处理

InternLM-XComposer2.5采用7B参数规模构建，通过24K交错图文上下文训练,支持扩展至96K长文本理解。这个开源多模态模型在视频理解、多图对话、高清图像分析、网页生成和文章创作等场景中展现出强大的理解与创作能力。其优秀的长文本处理特性使其能够处理需要大量上下文的复杂任务。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

GithubHuggingfaceLLaMA开源项目模型模型评估自动回归模型自然语言处理补充授权

LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

Emu - 多模态AI模型图像文本智能生成的新突破

EmuGithub多模态模型开源项目生成式人工智能自然语言处理视觉感知

Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列，包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力，能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异，超越了许多现有模型。作为通用基础模型，Emu适用于广泛的应用场景，如智能创作、视觉分析等，代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步，为下一代AI技术发展铺平道路。

Chat-UniVi - 基于动态视觉令牌的图像视频双模态理解模型

Chat-UniViGithubHuggingface图像处理多模态大语言模型开源项目模型视频理解

Chat-UniVi是一个创新的大语言模型框架，采用动态视觉令牌技术实现图像和视频的统一处理。通过混合数据集训练，模型可同时处理图像空间信息和视频时序关系，性能超越了单一模态的专用模型。该项目为多模态AI技术发展提供了新的解决方案。

Llama-3.2-90B-Vision - 前沿视觉语言模型助力图像识别和推理

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉

Llama-3.2-90B-Vision是Meta开发的多模态大语言模型,支持图像和文本输入并输出文本。该模型在视觉识别、图像推理、描述和问答等任务中表现优异,性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型,通过视觉适配器实现图像理解,支持128K上下文长度。经指令微调后可用于商业和研究,适用于多种视觉语言任务。使用需遵守Llama 3.2社区许可协议。

llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型实现图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化

LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调，该模型实现了图像理解和对话能力，支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务，并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化，可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。

HuatuoGPT-Vision-7B - 融合视觉知识的医疗多模态语言模型助力诊断

GithubHuatuoGPT-VisionHuggingfacePubMedVision医疗应用图像识别多模态大语言模型开源项目模型

HuatuoGPT-Vision-7B是基于Qwen2-7B和LLaVA-v1.5架构的多模态医疗语言模型。该模型利用PubMedVision数据集训练，将医学视觉知识融入多模态LLM中，能同时处理文本和图像输入。开源代码可从GitHub获取，便于模型部署和使用。HuatuoGPT-Vision-7B在医疗诊断、图像分析等领域展现出潜力，为医疗应用提供了新的解决方案。

gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型

GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。

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