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HallusionBench

探索视觉语言模型的幻觉与错觉问题

HallusionBench是一个诊断视觉语言模型中语言幻觉和视觉错觉的测试集。通过图像-文本推理任务,它挑战了GPT-4V和LLaVA-1.5等顶级多模态模型。项目提供案例分析,揭示模型局限性,为改进提供见解。HallusionBench设有公开评测基准,欢迎研究人员贡献失败案例,推动多模态AI发展。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B
CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型
CogVLM是一款开源视觉语言模型,具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中,CogVLM实现了最先进的性能,部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话,适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放,经登记后可免费用于商业用途。
Binoculars - 无需训练的AI文本检测工具
AI生成文本检测BinocularsGithub开源项目语言模型零样本领域无关
Binoculars是一款无需训练数据的AI文本检测工具,利用语言模型预训练数据集重叠原理识别生成内容。提供Python接口和在线演示,支持零样本检测,目前主要适用于英语文本。该项目为AI文本识别领域引入了新的解决思路。Binoculars适用于学术界、新闻媒体、内容平台等需要识别AI生成文本的场景,有助于维护信息真实性和原创性。
MMStar - 大型视觉语言模型评估的新标准
GithubMMStar人工智能基准测试多模态评估开源项目视觉语言模型
MMStar是一个创新的多模态评估基准,包含1500个精选的视觉关键样本。它解决了现有评估中的视觉冗余和数据泄露问题,提高了多模态性能评估的准确性。MMStar涵盖6大核心能力和18个细分维度,每个核心能力均衡分配250个样本。项目提供评估工具、数据集和在线排行榜,为视觉语言模型研究指明新方向。
lm-evaluation-harness - 统一测试生成式语言模型的多任务评估框架
GPT-NeoXGithubHugging FaceLanguage Model Evaluation HarnessOpen LLM LeaderboardvLLM开源项目
该项目提供统一框架,用于评估生成式语言模型,通过60多个标准学术基准和数百个子任务实现多样化测试。更新包括新的Open LLM Leaderboard任务、内部重构、基于配置的任务创建、Jinja2提示设计支持等高级配置选项,旨在简化和优化模型评估。支持快速高效推理、商业API、本地模型和基准测试。被广泛应用于机构如NVIDIA、Cohere、BigScience等,也支撑了🤗 Hugging Face的Open LLM Leaderboard。
HALOs - 设计人类意识损失函数以改进大型语言模型的人类反馈对齐
ArchangelGithubHuman-Aware Loss FunctionsKTOLLM开源项目训练
该项目提供灵活的平台,用于设计和优化人类意识的损失函数,旨在大规模地与离线人类反馈对齐大型语言模型。通过模块化数据加载和训练架构,支持包括KTO、PPO等多种损失策略,并提供基于GPT-4的开放式评估功能。建议阅读项目的技术报告和完整论文以获取更多信息。
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。
ToolBench - 大规模工具使用指令数据集与开源语言模型
AI工具APIGithubToolBench大规模语言模型工具使用能力开源项目
ToolBench项目构建了大规模的指令微调数据集,旨在提升语言模型的工具使用能力。该项目收集了16464个真实API,覆盖单工具和多工具场景,采用深度优先搜索决策树方法生成注释。项目提供训练脚本和微调后的ToolLLaMA模型,其工具使用能力达到了与ChatGPT相当的水平。
helm - 全面评估语言模型和文本图像模型的开源框架
GithubHEIMHELMStanford CRFM开源项目文本生成图像模型语言模型评估
HELM是一个开源的评估框架,用于全面分析语言模型和文本到图像模型的性能。该框架提供标准化数据集、统一模型接口和多维度评估指标。HELM不仅关注准确性,还评估效率、偏见和毒性等方面。对于文本到图像模型,HELM涵盖12个关键评估维度,包括图像质量、推理能力和多语言支持。研究人员可借助HELM深入了解模型的优势和潜在风险。
Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库
Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表,涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域,助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。
HuatuoGPT-Vision-7B - 融合视觉知识的医疗多模态语言模型助力诊断
GithubHuatuoGPT-VisionHuggingfacePubMedVision医疗应用图像识别多模态大语言模型开源项目模型
HuatuoGPT-Vision-7B是基于Qwen2-7B和LLaVA-v1.5架构的多模态医疗语言模型。该模型利用PubMedVision数据集训练,将医学视觉知识融入多模态LLM中,能同时处理文本和图像输入。开源代码可从GitHub获取,便于模型部署和使用。HuatuoGPT-Vision-7B在医疗诊断、图像分析等领域展现出潜力,为医疗应用提供了新的解决方案。
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