VLMEvalKit

开源的大型视觉语言模型评估工具包

VLMEvalKit 评估工具包大型视觉语言模型多模态数据集开源 Github 开源项目

VLMEvalKit是一款开源的大型视觉语言模型评估工具包，支持即插即用的评估操作，无需繁重的数据准备。该工具包支持多种顶级数据库和最新模型测试，并为用户提供精确匹配和基于LLM的答案提取两种评估结果。有效工具，帮助专业人员和研究者评估模型性能。

LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发

GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练

LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。

MobileVLM-1.7B - 移动设备优化的高效多模态视觉语言模型

GithubHuggingfaceMobileVLM多模态开源项目性能评估模型模型推理移动设备

MobileVLM-1.7B是一种专为移动设备设计的多模态视觉语言模型，通过多种优化技术实现高效推理，支持跨模态交互。该模型在标准基准测试中表现出色，并经过CLIP方式的预训练。在Qualcomm Snapdragon 888和NVIDIA Jeston Orin设备上的处理速度分别为每秒21.5个和65.3个令牌。

EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能

EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练

EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。

llava-med-v1.5-mistral-7b - Mistral-7B驱动的生物医学视觉语言模型快速训练的开源研究工具

GithubHuggingfaceLLaVA-Med人工智能模型医学图像识别开源项目模型生物医学视觉语言处理

LLaVA-Med-v1.5-Mistral-7b是一款专注生物医学领域的大型视觉语言模型。它基于PMC-15M数据集开发，采用课程学习方法训练，能处理多种医学图像类型，如显微镜、放射和组织学图像。该模型在PathVQA和VQA-RAD等基准测试中表现优异，为生物医学视觉语言研究提供了重要工具。值得注意的是，这是一个仅用于研究目的的开源项目，仅支持英语处理，不适用于临床环境。

dclm - 大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LMGithub大语言模型开源项目数据处理模型训练评估

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型

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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。

VisualRWKV - 结合RWKV的创新视觉语言模型

GithubRWKVVisualRWKV开源项目微调视觉语言模型预训练

VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型，基于RWKV架构设计，可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略：首先进行预训练，利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层；随后进行微调，通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南，涵盖数据准备、模型获取和训练流程，支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

MarkLLM - 支持多种算法和可视化功能的LLM水印开源工具包

GithubMarkLLMPython包大语言模型开源工具包开源项目水印技术

MarkLLM是一个开源工具包，致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台，支持九种不同的水印算法，还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块，便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。

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