cobra

高效推理的多模态大语言模型扩展

Cobra 多模态大语言模型 Mamba 高效推理视觉语言模型 Github 开源项目

Cobra项目是一个基于Mamba架构的多模态大语言模型，旨在实现高效推理。该模型支持文本和图像输入，提供预训练权重、训练代码和推理脚本。Cobra在处理视觉语言任务时保持高性能，为研究人员和开发者提供了实用的工具。项目包括模型加载、图像处理和文本生成等功能，便于用户快速上手和应用。

SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型专注常识推理和知识理解

GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型

SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型，基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据，在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署，并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解，可作为AI辅助工具在多种场景中应用。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解

VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。

camel - 大型语言模型的自动化协作与认知的研究

AI SocietyCAMELGithub多智能体系统开源项目自动化合作语言模型

本项目通过构建自动化沟通代理框架，研究大型语言模型在复杂任务中的协作和认知过程。采用角色扮演和初始提示技术，提升聊天代理的任务完成能力，并与人类意图保持一致。该开源库提供多种代理、任务和模拟环境，支持相关研究。

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。

Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述

Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型

SONAR - 先进的多语言多模态句子表示模型

GithubSONAR句子嵌入多模态多语言开源项目机器翻译

SONAR是Meta AI推出的开源多语言多模态句子表示模型。它支持200种语言的文本处理和37种语言的语音处理，在多语言相似性搜索任务中性能优异。SONAR可用于文本和语音嵌入、文本重构、跨语言翻译等多种自然语言处理任务，为多语言多模态AI应用提供了强大的基础。

BambooAI - 利用大语言模型简化数据分析与交互

BambooAIGithubPython编程大语言模型开源项目数据分析自然语言处理

BambooAI是一款轻量级库，利用大型语言模型（LLMs）提供自然语言交互性能，支持数据集查询、互联网搜索和外部API集成。用户可通过简单的英语输入生成并执行数据分析和可视化的Python代码，无需广泛的编程知识。该工具旨在简化数据分析流程，提高数据分析师的工作效率。

t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型

GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型

T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架，统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练，并在24个任务中进行评估，展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。

llava-v1.5-7b - 融合视觉与语言的开源多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能图像文本理解多模态模型开源项目模型自然语言处理

LLaVA-v1.5-7B是一个开源的多模态AI模型，通过微调LLaMA/Vicuna实现。该模型整合了视觉和语言处理能力，能够理解图像并进行自然语言对话。LLaVA-v1.5-7B在大规模数据集上训练，包括558K图文对和158K多模态指令数据，并在12个基准测试中表现优异。这个模型主要应用于多模态大模型和聊天机器人的研究，适用于计算机视觉、自然语言处理等领域的研究人员。

Multimodal-GPT - 整合视觉与语言功能的多模态对话机器人

GithubOpenFlamingo多模态GPT开源项目联合训练视觉指令语言模型

Multimodal-GPT是一个基于OpenFlamingo多模态模型的项目，通过结合视觉指令和语言指令数据的联合训练，有效提升模型性能。该项目支持VQA、图像描述、视觉推理、文本OCR和视觉对话等多种数据类型，并利用LoRA进行参数高效的微调。探索Multimodal-GPT的广泛应用可能性。

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