需求人群:
"该模型适合研究人员、开发者以及需要处理视觉语言任务的企业,尤其是那些需要多语言支持和高性能模型的用户。"
使用场景示例:
在 Cohere Playground 中使用 Aya Vision 32B 进行图像描述
通过 Hugging Face Space 与模型进行交互式对话
使用模型进行多语言的 OCR 任务
产品特色:
支持 23 种语言,覆盖多种语言场景
能够处理图像输入并生成文本输出
支持 16K 上下文长度,适合复杂任务
提供交互式体验,如 Cohere Playground 和 Hugging Face Space
可通过 WhatsApp 与模型进行聊天交互
使用教程:
安装必要的 transformers 库:`pip install 'git+https://github.com/huggingface/transformers.git@v4.49.0-AyaVision'`
加载模型和处理器:`AutoProcessor.from_pretrained(model_id)` 和 `AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(model_id)`
准备输入数据,包括图像和文本内容
使用 `processor.apply_chat_template` 方法格式化输入数据
调用模型的 `generate` 方法生成输出文本
解码生成的 token 并获取最终结果
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8亿参数的多语言视觉语言模型,支持OCR、图像描述、视觉推理等功能
CohereForAI的Aya Vision 8B是一个8亿参数的多语言视觉语言模型,专为多种视觉语言任务优化,支持OCR、图像描述、视觉推理、总结、问答等功能。该模型基于C4AI Command R7B语言模型,结合SigLIP2视觉编码器,支持23种语言,具有16K上下文长度。其主要优点包括多语言支持、强大的视觉理解能力以及广泛的适用场景。该模型以开源权重形式发布,旨在推动全球研究社区的发展。根据CC-BY-NC许可协议,用户需遵守C4AI的可接受使用政策。
Aya Vision 32B 是一个支持多语言的视觉语言模型,适用于OCR、图像描述、视觉推理等多种用途。
Aya Vision 32B 是由 Cohere For AI 开发的先进视觉语言模型,拥有 320 亿参数,支持 23 种语言,包括英语、中文、阿拉伯语等。该模型结合了最新的多语言语言模型 Aya Expanse 32B 和 SigLIP2 视觉编码器,通过多模态适配器实现视觉与语言理解的结合。它在视觉语言领域表现出色,能够处理复杂的图像与文本任务,如 OCR、图像描述、视觉推理等。该模型的发布旨在推动多模态研究的普及,其开源权重为全球研究人员提供了强大的工具。该模型遵循 CC-BY-NC 许可证,并需遵守 Cohere For AI 的合理使用政策。
快速、多语言支持的OCR工具包
RapidOCR是一个基于ONNXRuntime、OpenVINO和PaddlePaddle的OCR多语言工具包。它将PaddleOCR模型转换为ONNX格式,支持Python/C++/Java/C#等多平台部署,具有快速、轻量级、智能的特点,并解决了PaddleOCR内存泄露的问题。
多语言嵌入模型,用于视觉文档检索。
vdr-2b-multi-v1 是一款由 Hugging Face 推出的多语言嵌入模型,专为视觉文档检索设计。该模型能够将文档页面截图编码为密集的单向量表示,无需 OCR 或数据提取流程即可搜索和查询多语言视觉丰富的文档。基于 MrLight/dse-qwen2-2b-mrl-v1 开发,使用自建的多语言查询 - 图像对数据集进行训练,是 mcdse-2b-v1 的升级版,性能更强大。模型支持意大利语、西班牙语、英语、法语和德语,拥有 50 万高质量样本的开源多语言合成训练数据集,具有低 VRAM 和快速推理的特点,在跨语言检索方面表现出色。
多语言视觉文本渲染的强有力美学基线
Glyph-ByT5-v2 是微软亚洲研究院推出的一个用于准确多语言视觉文本渲染的模型。它不仅支持10种不同语言的准确视觉文本渲染,而且在美学质量上也有显著提升。该模型通过创建高质量的多语言字形文本和平面设计数据集,构建多语言视觉段落基准,并利用最新的步态感知偏好学习方法来提高视觉美学质量。
一个强大的OCR包,使用最先进的视觉语言模型提取图像中的文本。
ollama-ocr是一个基于ollama的光学字符识别(OCR)模型,能够从图像中提取文本。它利用先进的视觉语言模型,如LLaVA、Llama 3.2 Vision和MiniCPM-V 2.6,提供高精度的文本识别。该模型对于需要从图片中获取文本信息的场景非常有用,如文档扫描、图像内容分析等。它开源免费,易于集成到各种项目中。
Aya Vision 是 Cohere 推出的多语言多模态视觉模型,旨在提升多语言场景下的视觉和文本理解能力。
Aya Vision 是 Cohere For AI 团队开发的先进视觉模型,专注于多语言多模态任务,支持 23 种语言。该模型通过创新的算法突破,如合成标注、多语言数据扩展和多模态模型融合,显著提升了视觉和文本任务的性能。其主要优点包括高效性(在计算资源有限的情况下仍能表现出色)和广泛的多语言支持。Aya Vision 的发布旨在推动多语言多模态研究的前沿发展,并为全球研究社区提供技术支持。
多语言模型问答助手
Snack AI是一款多语言模型问答助手,可以同时向多个语言模型提问并获取答案。它能够帮助用户快速获取准确的信息,并提供丰富的功能和使用场景。Snack AI的定价灵活多样,适合个人用户和企业用户的不同需求。
最新的视觉语言模型,支持多语言和多模态理解
Qwen2-VL-72B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最新的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,并可以集成到手机、机器人等设备中,进行基于视觉环境和文本指令的自动操作。除了英语和中文,Qwen2-VL现在还支持图像中不同语言文本的理解,包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
轻松实现多语言翻译
Plane是一款基于人工智能技术的多语言翻译工具。它可以快速准确地将文本翻译成多种语言,帮助用户在跨语言交流中解决语言障碍。该助手具有高度的准确性和实时性,同时支持多种语言的互译功能。用户可以通过输入文本或上传文件进行翻译,还可以保存翻译记录和设置常用语言,提高翻译效率。
多语言指令微调的大型语言模型
Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的指令微调模型,具有23种语言的强大多语言能力,专注于将高性能预训练模型与Aya Collection结合,为研究人员提供高性能的多语言模型。
多语言大型语言模型
Llama 3.2是由Meta公司推出的多语言大型语言模型(LLMs),包含1B和3B两种规模的预训练和指令调优生成模型。这些模型在多种语言对话用例中进行了优化,包括代理检索和总结任务。Llama 3.2在许多行业基准测试中的表现优于许多现有的开源和封闭聊天模型。
1T开源多语言大型语言模型
Tele-FLM-1T是一个开源的1T多语言大型语言模型,基于解码器仅Transformer架构,经过约2T tokens的训练。该模型在规模上展现出卓越的性能,有时甚至超越了更大的模型。除了分享模型权重外,还提供了核心设计、工程实践和训练细节,期待对学术和工业社区都有所裨益。
多语言生成语言模型
Aya模型是一个大规模的多语言生成性语言模型,能够在101种语言中遵循指令。该模型在多种自动和人类评估中优于mT0和BLOOMZ,尽管它覆盖的语言数量是后者的两倍。Aya模型使用包括xP3x、Aya数据集、Aya集合、DataProvenance集合的一个子集和ShareGPT-Command等多个数据集进行训练,并在Apache-2.0许可下发布,以推动多语言技术的发展。
多语言大型语言模型
Llama-3.2-1B是由Meta公司发布的多语言大型语言模型,专注于文本生成任务。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)进行调优,以符合人类对有用性和安全性的偏好。该模型支持8种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语,并在多种对话使用案例中表现优异。
多语言大型语言模型,优化对话场景。
Meta Llama 3.1是一系列多语言的大型预训练和指令调整的生成模型,包含8B、70B和405B大小的版本。这些模型专为多语言对话用例而优化,并在常见行业基准测试中表现优于许多开源和闭源聊天模型。模型使用优化的transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调整,以符合人类对有用性和安全性的偏好。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1系列模型是一套预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),包含8B、70B和405B三种规模的模型,专为多语言对话使用案例优化,性能优于许多开源和闭源聊天模型。
大型多语言预训练语言模型
Meta Llama 3.1-405B 是由 Meta 开发的一系列大型多语言预训练语言模型,包含8B、70B和405B三种规模的模型。这些模型经过优化的变压器架构,使用监督式微调(SFT)和强化学习与人类反馈(RLHF)进行调优,以符合人类对帮助性和安全性的偏好。Llama 3.1 模型支持多种语言,包括英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。该模型在多种自然语言生成任务中表现出色,并在行业基准测试中超越了许多现有的开源和封闭聊天模型。
打破语言障碍,让网站多语言化
Linguana是一款能够帮助用户将网站多语言化的产品。它提供了便捷的翻译工具,能够在不影响SEO性能的前提下,将Framer和Webflow网站翻译成任意语言。Linguana还支持灵活的子目录结构和自定义域名,使用户能够根据自己的需求选择适合的语言管理方式。通过Linguana,用户可以轻松将网站推向全球市场,吸引更多的国际用户。
AI驱动的多语言翻译服务
Spoken AI是一个独立的在线服务,致力于通过先进的机器学习语言模型,提供超越传统逐字翻译的更准确、更流畅的机器翻译服务。作为全球首家大规模方言翻译器,我们的平台能够准确翻译超过300种语言和方言,这使我们与其他翻译服务区别开来。
AI平台,多语言生成商业创意
IdeaSpark是一个AI平台,帮助您在5种以上的语言中生成商业创意。解锁您的创造力,探索各种行业的机遇。该平台提供了生成商业创意、市场研究、商业模式、商业计划等工具,帮助您验证和推进创业项目。
70亿参数的多语言大型语言模型
Llama-3.3-70B-Instruct是由Meta开发的一个70亿参数的大型语言模型,专门针对多语言对话场景进行了优化。该模型使用优化的Transformer架构,并通过监督式微调(SFT)和基于人类反馈的强化学习(RLHF)来提高其有用性和安全性。它支持多种语言,并能够处理文本生成任务,是自然语言处理领域的一项重要技术。
多语言AI模型,支持101种语言。
Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议,涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集,通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务,是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一,重新定义了研究领域,通过与全球独立研究人员合作,实现了完全开源的数据集和模型。
多语言对话生成模型
Meta Llama 3.1是一系列预训练和指令调整的多语言大型语言模型(LLMs),支持8种语言,专为对话使用案例优化,并通过监督式微调(SFT)和人类反馈的强化学习(RLHF)来提高安全性和有用性。
大型语言模型,支持多语言和编程语言文本生成。
Nemotron-4-340B-Base是由NVIDIA开发的大型语言模型,拥有3400亿参数,支持4096个token的上下文长度,适用于生成合成数据,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型。模型经过9万亿token的预训练,涵盖50多种自然语言和40多种编程语言。NVIDIA开放模型许可允许商业使用和派生模型的创建与分发,不声明对使用模型或派生模型生成的任何输出拥有所有权。
多语言大型语言模型,支持23种语言
Aya Expanse是一个具有高级多语言能力的开放权重研究模型。它专注于将高性能的预训练模型与Cohere For AI一年的研究成果相结合,包括数据套利、多语言偏好训练、安全调整和模型合并。该模型是一个强大的多语言大型语言模型,服务于23种语言,包括阿拉伯语、中文(简体和繁体)、捷克语、荷兰语、英语、法语、德语、希腊语、希伯来语、印地语、印尼语、意大利语、日语、韩语、波斯语、波兰语、葡萄牙语、罗马尼亚语、俄语、西班牙语、土耳其语、乌克兰语和越南语。
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