llava-next-interleave-qwen-7b-dpo

多模态数据研究的开源聊天机器人

Huggingface 机器学习多模态研究开源项目模型 Github LLaVA-Next 开源

LLaVA-Next Interleave是一款开源的聊天机器人，基于Transformer架构，专为多模态指令数据的研究而优化。主要用于计算机视觉、自然语言处理和人工智能的非商业研究，适合研究人员和爱好者使用。用户需要遵循OpenAI条款和语言模型的许可协议，如Llama社区许可。

llava-v1.6-mistral-7b - LLaVA-v1.6：融合图像与文本理解的开源多模态AI模型

GithubHuggingfaceLLaVA图像文本多模态大语言模型开源项目指令调优模型

LLaVA-v1.6-Mistral-7B是一个基于Mistral-7B-Instruct-v0.2的开源多模态AI模型。这个模型通过大规模多模态指令数据微调，能同时处理图像和文本输入。2023年12月发布的LLaVA-v1.6-Mistral-7B主要应用于多模态模型和AI对话系统研究。该模型在12个评估基准上表现优异，涵盖5个学术视觉问答任务和7个针对指令理解的最新多模态模型基准。

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。

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。

LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优

GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优

LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能，达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力，以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力，支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型，并提供丰富的示例代码、模型库和数据集，方便用户快速上手和深度研究。

MPP-LLaVA - 基于QwenLM的多模态并行系统，支持多轮对话及视频交流

GithubMPPQwen-Nextsft数据多轮对话开源项目流水线并行视频对话

MPP-Qwen-Next项目基于QwenLM，提供多模态流水线并行系统，支持多轮对话、视频对话和多图对话功能。借助DeepSpeed Pipeline Parallel技术，实现高效的单图、多图及视频推理。项目包含详细的预训练和指令微调数据，适用于多种对话场景，并专为大规模显卡配置进行了优化。

openbuddy-llama2-13b-v8.1-fp16 - 基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人

Huggingface许可协议

OpenBuddy是一个基于Meta LLaMA模型的多语言开源聊天机器人。模型使用需经过Meta批准。尽管功能强大，但在高风险环境中应谨慎。推荐用于非关键性任务，并遵循许可协议进行使用。访问项目官网和GitHub页面以获取使用指南与Demo。

Llama-2-7b-chat-hf - 开源对话模型强大性能与安全性兼备

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,针对对话场景进行了优化。该模型在多数基准测试中超越了其他开源聊天模型,其有用性和安全性与部分知名封闭源模型相当。模型基于transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升了帮助性和安全性。Llama-2-7b-chat-hf支持多种商业和研究应用,适用于助手式聊天等任务。使用时需按特定格式输入以获得最佳性能。

llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互

GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型

这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统，采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架，可实现快速本地部署和图文交互功能。

cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型

CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型

CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型，支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异，具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本，在开源模型中表现突出，部分任务性能可与非开源模型媲美。

vip-llava-7b-hf - 基于自然视觉提示的多模态语言模型

AI聊天机器人GithubHuggingfaceViP-LLaVA图像识别多模态AI开源项目模型视觉语言处理

VipLLaVA在LLaVA基础上引入自然视觉提示训练机制，通过边界框和指向箭头等视觉标记增强模型的图像理解能力。作为基于Transformer架构的多模态模型，VipLLaVA支持多图像输入和复杂视觉查询处理。该模型通过微调LLaMA/Vicuna实现，可集成到transformers库中实现图像文本交互，并支持4位量化和Flash Attention 2优化部署。

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