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MINT-1T

万亿级开源多模态数据集推动AI研究

MINT-1T是一个大规模开源多模态数据集,包含1万亿文本标记和34亿张图像,比现有开源数据集规模扩大约10倍。该数据集首次纳入PDF和ArXiv论文等新数据源,提供HTML、PDF和ArXiv等多个子集。MINT-1T旨在为大规模多模态AI模型研究提供丰富的训练资源,其规模和多样性有望促进多模态AI技术的发展。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架
GithubLaVIT多模态大语言模型开源项目视觉内容理解视觉内容生成预训练策略
LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架,旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术,将图像和视频转换为离散标记序列,使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成,以及多模态提示生成,为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。
RedPajama-Data - 开放大规模多语言数据集助力大型语言模型训练
GithubRedPajama-Data-v2大语言模型开放数据集开源项目数据质量自然语言处理
RedPajama-Data-v2是一个包含30万亿tokens的开放数据集,用于训练大型语言模型。该数据集涵盖了超过100B的文本文档,来源于84个CommonCrawl快照。它包含英语、德语、法语、意大利语和西班牙语5种语言的内容,并提供多种质量信号和去重处理。项目提供完整的数据处理流程,包括准备工件、计算质量信号和去重等步骤,为语言模型研究提供高质量的大规模语料资源。
Yi-1.5 - Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来
GithubYi-1.5人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
Yi-1.5是Yi模型的升级版,通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升,同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模,支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源,为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型,在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练,提升对多种输入的处理效率,并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择,与商业模型相当。在多项基准测试中,InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
Monkey - 利用高分辨率图像和优质文本标签增强多模态模型性能
GithubMonkey图像分辨率多模态模型开源项目文本标签视觉问答
Monkey是一个开源的多模态大模型项目,通过提高图像分辨率和优化文本标签来改善模型性能。该项目在MMBench、CCBench和MME等基准测试中表现优异。Monkey提供完整的模型定义、训练代码和演示系统,支持离线和在线部署。此外,项目还开源了多级描述生成数据集,并提供了针对多个视觉问答数据集的评估工具,方便研究人员进行实验和改进。
Generative-AI - 多模态图像合成与编辑技术及其分类
Data ModalityGenerative AIGithubMultimodal Image Synthesis and EditingTaxonomyVisual AIGC开源项目
该项目附有一篇综述论文,全面分析了多模态图像合成与编辑(MISE)和视觉AIGC的发展情况,并根据数据模态和模型架构进行了分类研究。通过此项研究,科研人员和技术开发者可以深入了解神经渲染、扩散方法、自回归方法及对抗生成网络(GAN)等不同技术及其应用,帮助更好地掌握多模态图像合成技术的前沿进展与实际应用。
Mind2Web - AI通用网页交互代理
AI模型GithubMind2Web开源项目数据集网页交互网页代理
Mind2Web是一个开创性的AI项目,旨在开发能在任何网站上执行复杂任务的通用网页交互代理。该项目构建了包含2,000多个开放式任务的数据集,覆盖137个网站和31个领域。Mind2Web的特点是任务多样性、真实网站环境和广泛的用户交互模式,为AI在网络环境中的应用提供了坚实基础。
InternVL2-26B - 全新多模态智能体实现长文本多图像及视频的智能理解
AI识别GithubHuggingfaceInternVL2多模态大语言模型开源项目模型计算机视觉
InternVL2-26B是一个基于视觉模型InternViT-6B和语言模型internlm2-chat-20b开发的多模态模型。通过8K上下文窗口支持长文本处理,同时具备多图像和视频分析能力。在文档理解、图表分析和场景文字识别等评测中表现优异,性能达到开源模型领先水平。
multi_token - 将多模态嵌入到大语言模型的开源框架
Githubmulti_token图像识别多模态嵌入大语言模型开源项目语音识别
multi_token是一个开源项目,旨在扩展大语言模型的多模态处理能力。该框架支持将图像、音频、文档和视频等多种模态编码为统一格式,并嵌入到单个模型中。它提供了简便的实现方法,使开发者能够轻松构建支持长文档、图像、音频和视频等多模态输入的语言模型。
Panda-70M - 开创性大规模视频描述数据集融合多重跨模态技术
GithubPanda-70M开源项目数据集深度学习视频描述计算机视觉
Panda-70M是一个包含7000万个高质量视频-描述对的大规模数据集,采用多重跨模态技术构建。项目提供数据集加载下载工具、长视频语义分割和视频描述模型。该数据集为计算机视觉和自然语言处理研究提供丰富资源,有助于推进视频理解和描述技术的发展。
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