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llava-1.5-13b-hf

基于Llama 2的多模态视觉语言模型集成图像理解与对话功能

llava-1.5-13b-hf作为开源多模态模型整合了Llama 2架构,实现图像理解和自然语言对话功能。模型通过transformers库实现多图像处理和多提示生成,并集成4位量化与Flash-Attention 2优化方案提升运行效率。在图像描述、视觉问答等任务中表现出色,体现了视觉语言模型的技术创新。

MoE-LLaVA-Phi2-2.7B-4e - MoE-LLaVA模型应用专家混合系统提升视觉语言能力
GithubHuggingfaceMoE-LLaVA多模态学习开源项目模型深度学习混合专家系统视觉语言模型
MoE-LLaVA是一个采用专家混合架构的视觉语言模型。该模型使用3B稀疏激活参数,性能与LLaVA-1.5-7B相当,在部分任务上超越LLaVA-1.5-13B。MoE-LLaVA可在8张V100 GPU上2天内完成训练,并在多项视觉理解基准测试中表现优异。这一创新为多模态AI领域提供了新的研究方向。
LLaVA-NeXT-Video-7B-hf - 先进多模态AI模型实现视频和图像理解
GithubHuggingfaceLLaVA-NeXT-Video人工智能多模态大语言模型开源项目模型视频理解
LLaVA-NeXT-Video-7B-hf是一个开源多模态AI模型,通过视频和图像数据的混合微调,实现了出色的视频理解能力。该模型支持多视觉输入和多提示生成,在VideoMME基准测试中表现优异。基于Vicuna-7B语言模型,可处理视频问答和图像描述等视觉任务。模型支持4位量化和Flash Attention 2优化,提供灵活高效的使用方式。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
llava-onevision-qwen2-0.5b-si - 多模态AI模型实现图像、多图和视频的智能交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视觉语言模型
LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2的多模态AI模型,能够处理图像、多图和视频输入。它具有32K tokens的上下文窗口,支持英文和中文交互。该模型在AI2D、ChartQA和DocVQA等多项任务中表现优异,为视觉语言应用提供了强大的基础。LLaVA-OneVision采用LLaVA-OneVision数据集进行训练,可轻松集成到各类视觉语言项目中。
VILA1.5-13b - 多图像推理与跨设备应用的视觉语言模型
GithubHuggingfaceTransformerVILA多图推理多模态开源项目模型视觉语言模型
此页面介绍VILA模型,一种用于多模态研究的视觉语言模型,通过大规模图文数据预训练,提升多重推理能力。VILA支持多图像推理、情境学习,并提供更丰富的知识表现。通过AWQ 4bit量化,模型适用于Jetson Orin等边缘设备,兼顾性能与兼容性。适合计算机视觉与自然语言处理结合的研究者,支持Linux系统,具备出色的指令跟随和视觉推理能力。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化,提升对话和信息处理效率
GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准
这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型,提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化,能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率,并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中,这些优化后的模型确保了良好的性能表现。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型提升对话与摘要任务表现
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型社区许可协议
Meta的多语言大模型Llama 3.2支持多种语言,优化对话与摘要任务。模型提供1B和3B版本,通过监督微调和人类反馈强化学习提升互动有用性与安全性。采用优化的Transformer架构,并利用Grouped-Query Attention提升推理能力。开发者可以根据需求进行模型微调。模型发布于2024年9月25日,采用商用许可协议,建议在商业与研究中谨慎使用。
bakLlava-v1-hf - 基于Mistral-7B的视觉到文本生成模型
AI绘图BakLLaVAGithubHuggingface图像处理开源开源项目模型模型优化
该模型基于Mistral-7B,支持多图像与多提示操作,性能在多项基准测试中优于Llama 2 13B,适用于学术任务和视觉问答。项目更新中,以进一步优化使用体验。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
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