需求人群:
"该模型适用于需要多模态理解和生成的开发者和研究人员,尤其是在图像、文本等多模态任务中,能够帮助他们快速构建和优化解决方案。其开源特性也使其适合学术研究和商业应用。"
使用场景示例:
在图像描述生成任务中,输入一张图片,模型可以自动生成准确的描述文本。
在文本到图像生成任务中,输入一段文本描述,模型可以生成对应的图像。
在多模态问答任务中,输入问题和相关图像,模型可以结合图像信息回答问题。
产品特色:
支持多模态理解和生成,适用于多种任务。
采用分离的视觉编码路径,提升模型灵活性。
基于强大的 DeepSeek-LLM 架构,性能卓越。
支持高分辨率图像输入,提升视觉任务效果。
开源许可,便于开发者进行二次开发和研究。
提供详细的模型文档和社区支持,便于快速上手。
支持多种推理端点,便于部署和使用。
兼容多种深度学习框架,如 PyTorch 等。
使用教程:
1. 访问 Hugging Face 官网并找到 Janus-Pro-1B 模型页面。
2. 查看模型文档,了解其架构和功能。
3. 下载模型文件或使用 Hugging Face 提供的 API 接口。
4. 使用 Python 和 Hugging Face Transformers 库加载模型。
5. 准备输入数据,如图像或文本,并进行预处理。
6. 将数据输入模型,获取多模态理解和生成的结果。
7. 根据需要对结果进行后处理,如解码文本或渲染图像。
8. 部署模型到生产环境,或在本地进行进一步的开发和研究。
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Janus-Pro-1B 是一个统一多模态理解和生成的自回归框架。
Janus-Pro-1B 是一个创新的多模态模型,专注于统一多模态理解和生成。它通过分离视觉编码路径,解决了传统方法在理解和生成任务中的冲突问题,同时保持了单个统一的 Transformer 架构。这种设计不仅提高了模型的灵活性,还使其在多模态任务中表现出色,甚至超越了特定任务的模型。该模型基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 构建,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并采用特定的图像生成 tokenizer。其开源性和灵活性使其成为下一代多模态模型的有力候选。
持续搜索和阅读网页,直到找到答案(或超出token预算)。
node-DeepResearch 是一个基于 Jina AI 技术的深度研究模型,专注于通过持续搜索和阅读网页来寻找问题的答案。它利用 Gemini 提供的 LLM 能力和 Jina Reader 的网页搜索功能,能够处理复杂的查询任务,并通过多步骤的推理和信息整合来生成答案。该模型的主要优点在于其强大的信息检索能力和推理能力,能够处理复杂的、需要多步骤解答的问题。它适用于需要深入研究和信息挖掘的场景,如学术研究、市场分析等。目前该模型是开源的,用户可以通过 GitHub 获取代码并自行部署使用。
这是一个完全开放的 DeepSeek-R1 模型的复现项目,旨在帮助开发者复现和构建基于 R1 的模型。
huggingface/open-r1 是一个开源项目,致力于复现 DeepSeek-R1 模型。该项目提供了一系列脚本和工具,用于训练、评估和生成合成数据,支持多种训练方法和硬件配置。其主要优点是完全开放,允许开发者自由使用和改进,对于希望在深度学习和自然语言处理领域进行研究和开发的用户来说,是一个非常有价值的资源。该项目目前没有明确的定价,适合学术研究和商业用途。
Janus-Pro-7B 是一个新型的自回归框架,统一多模态理解和生成。
Janus-Pro-7B 是一个强大的多模态模型,能够同时处理文本和图像数据。它通过分离视觉编码路径,解决了传统模型在理解和生成任务中的冲突,提高了模型的灵活性和性能。该模型基于 DeepSeek-LLM 架构,使用 SigLIP-L 作为视觉编码器,支持 384x384 的图像输入,并在多模态任务中表现出色。其主要优点包括高效性、灵活性和强大的多模态处理能力。该模型适用于需要多模态交互的场景,例如图像生成和文本理解。
VideoLLaMA3是前沿的多模态基础模型,专注于图像和视频理解。
VideoLLaMA3是由DAMO-NLP-SG团队开发的前沿多模态基础模型,专注于图像和视频理解。该模型基于Qwen2.5架构,结合了先进的视觉编码器(如SigLip)和强大的语言生成能力,能够处理复杂的视觉和语言任务。其主要优点包括高效的时空建模能力、强大的多模态融合能力以及对大规模数据的优化训练。该模型适用于需要深度视频理解的应用场景,如视频内容分析、视觉问答等,具有广泛的研究和商业应用潜力。
一个基于文本生成图像的预训练模型,具有80亿参数和Apache 2.0开源许可。
Flex.1-alpha 是一个强大的文本到图像生成模型,基于80亿参数的修正流变换器架构。它继承了FLUX.1-schnell的特性,并通过训练指导嵌入器,使其无需CFG即可生成图像。该模型支持微调,并且具有开放源代码许可(Apache 2.0),适合在多种推理引擎中使用,如Diffusers和ComfyUI。其主要优点包括高效生成高质量图像、灵活的微调能力和开源社区支持。开发背景是为了解决图像生成模型的压缩和优化问题,并通过持续训练提升模型性能。
一款具有671B参数的Mixture-of-Experts语言模型。
DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型,拥有671B的总参数量,每次激活37B参数。它采用了Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分的验证。此外,DeepSeek-V3首次采用了无辅助损失的负载均衡策略,并设置了多令牌预测训练目标,以实现更强大的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿高质量令牌上进行了预训练,随后进行了监督式微调和强化学习阶段,以充分利用其能力。综合评估显示,DeepSeek-V3超越了其他开源模型,并达到了与领先的闭源模型相当的性能。尽管性能出色,DeepSeek-V3的完整训练仅需要2.788M H800 GPU小时,并且训练过程非常稳定。
先进的多模态图像生成模型,结合文本提示和视觉参考生成高质量图像。
Qwen2vl-Flux是一个结合了Qwen2VL视觉语言理解能力的FLUX框架的先进多模态图像生成模型。该模型擅长基于文本提示和视觉参考生成高质量图像,提供卓越的多模态理解和控制。产品背景信息显示,Qwen2vl-Flux集成了Qwen2VL的视觉语言能力,增强了FLUX的图像生成精度和上下文感知能力。其主要优点包括增强的视觉语言理解、多种生成模式、结构控制、灵活的注意力机制和高分辨率输出。
轻量级推理模型,用于生成高质量图像
Stable Diffusion 3.5是一个用于简单推理的轻量级模型,它包含了文本编码器、VAE解码器和核心MM-DiT技术。该模型旨在帮助合作伙伴组织实现SD3.5,并且可以用于生成高质量的图像。它的重要性在于其高效的推理能力和对资源的低要求,使得广泛的用户群体能够使用和享受生成图像的乐趣。该模型遵循Stability AI Community License Agreement,并且可以免费使用。
小型语言模型调研、测量与洞察
SLM_Survey是一个专注于小型语言模型(SLMs)的研究项目,旨在通过调研和测量,提供对这些模型的深入了解和技术评估。该项目涵盖了基于Transformer的、仅解码器的语言模型,参数范围在100M至5B之间。通过对59个最先进的开源SLMs进行调研,分析了它们的技术创新,并在多个领域评估了它们的能力,包括常识推理、上下文学习、数学和编程。此外,还对它们的运行时成本进行了基准测试,包括推理延迟和内存占用。这些研究对于推动SLMs领域的研究具有重要价值。
新一代大模型架构,超越 Transformer。
RWKV 是一种革新的深度学习架构,结合了 RNN 和 Transformer 的最佳特性。它提供出色的性能,快速的推理和训练,并且不依赖自注意力机制,节省 VRAM,支持 ' 无限 ' 的上下文长度。RWKV 在多个语言和编码中表现出色,成为全球开发者的热门选择,推动了开源大语言模型的进步。
Meta 新一代开源大型语言模型,性能卓越
Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
新一代开源大型语言模型,性能卓越
Meta Llama 3是Meta公司推出的新一代开源大型语言模型,性能卓越,在多项行业基准测试中表现出色。它可支持广泛的使用场景,包括改善推理能力等新功能。该模型将在未来支持多语种、多模态,提供更长的上下文窗口和整体性能提升。Llama 3秉承开放理念,将被部署在主要云服务、托管和硬件平台上,供开发者和社区使用。
Lepton是一个开源的语言模型搜索平台
Lepton是一个开源的自然语言处理平台,提供语言理解、生成和推理能力。它采用Transformer模型架构,能够进行多轮对话、问答、文本生成等任务。Lepton具有高效、可扩展的特点,可以在多个领域部署使用。
先进的开源多模态模型
Yi-VL-34B是 Yi Visual Language(Yi-VL)模型的开源版本,是一种多模态模型,能够理解和识别图像,并进行关于图像的多轮对话。Yi-VL 在最新的基准测试中表现出色,在 MMM 和 CMMMU 两个基准测试中均排名第一。
多模态图像生成模型
Instruct-Imagen是一个多模态图像生成模型,通过引入多模态指令,实现对异构图像生成任务的处理,并在未知任务中实现泛化。该模型利用自然语言整合不同的模态(如文本、边缘、风格、主题等),标准化丰富的生成意图。通过在预训练文本到图像扩散模型上进行两阶段框架的微调,采用检索增强训练和多样的图像生成任务微调,使得该模型在各种图像生成数据集上的人工评估结果表明,其在领域内与先前的任务特定模型相匹配或超越,并展现出对未知和更复杂任务的有希望的泛化能力。
检测设备是否能运行不同规模的 DeepSeek 模型,提供兼容性预测。
DeepSeek 模型兼容性检测是一个用于评估设备是否能够运行不同规模 DeepSeek 模型的工具。它通过检测设备的系统内存、显存等配置,结合模型的参数量、精度位数等信息,为用户提供模型运行的预测结果。该工具对于开发者和研究人员在选择合适的硬件资源以部署 DeepSeek 模型时具有重要意义,能够帮助他们提前了解设备的兼容性,避免因硬件不足而导致的运行问题。DeepSeek 模型本身是一种先进的深度学习模型,广泛应用于自然语言处理等领域,具有高效、准确的特点。通过该检测工具,用户可以更好地利用 DeepSeek 模型进行项目开发和研究。
Huginn-0125是一个35亿参数的潜变量循环深度模型,擅长推理和代码生成。
Huginn-0125是一个由马里兰大学帕克分校Tom Goldstein实验室开发的潜变量循环深度模型。该模型拥有35亿参数,经过8000亿个token的训练,在推理和代码生成方面表现出色。其核心特点是通过循环深度结构在测试时动态调整计算量,能够根据任务需求灵活增加或减少计算步骤,从而在保持性能的同时优化资源利用。该模型基于开源的Hugging Face平台发布,支持社区共享和协作,用户可以自由下载、使用和进一步开发。其开源性和灵活的架构使其成为研究和开发中的重要工具,尤其是在资源受限或需要高性能推理的场景中。
大规模深度循环语言模型的预训练代码,支持在4096个AMD GPU上运行。
该产品是一个用于大规模深度循环语言模型的预训练代码库,基于Python开发。它在AMD GPU架构上进行了优化,能够在4096个AMD GPU上高效运行。该技术的核心优势在于其深度循环架构,能够有效提升模型的推理能力和效率。它主要用于研究和开发高性能的自然语言处理模型,特别是在需要大规模计算资源的场景中。该代码库开源且基于Apache-2.0许可证,适合学术研究和工业应用。
基于 PyTorch 的音乐、歌曲和音频生成工具包,支持高质量音频生成
InspireMusic 是一个专注于音乐、歌曲和音频生成的 AIGC 工具包和模型框架,采用 PyTorch 开发。它通过音频标记化和解码过程,结合自回归 Transformer 和条件流匹配模型,实现高质量音乐生成。该工具包支持文本提示、音乐风格、结构等多种条件控制,能够生成 24kHz 和 48kHz 的高质量音频,并支持长音频生成。此外,它还提供了方便的微调和推理脚本,方便用户根据需求调整模型。InspireMusic 的开源旨在赋能普通用户通过音乐创作提升研究中的音效表现。
RAG-FiT是一个用于提升LLMs利用外部信息能力的库,通过特别创建的RAG增强数据集对模型进行微调。
RAG-FiT是一个强大的工具,旨在通过检索增强生成(RAG)技术提升大型语言模型(LLMs)的能力。它通过创建专门的RAG增强数据集,帮助模型更好地利用外部信息。该库支持从数据准备到模型训练、推理和评估的全流程操作。其主要优点包括模块化设计、可定制化工作流以及对多种RAG配置的支持。RAG-FiT基于开源许可,适合研究人员和开发者进行快速原型开发和实验。
s1是一个基于Qwen2.5-32B-Instruct微调的推理模型,仅用1000个样本进行训练。
s1是一个推理模型,专注于通过少量样本实现高效的文本生成能力。它通过预算强制技术在测试时进行扩展,能够匹配o1-preview的性能。该模型由Niklas Muennighoff等人开发,相关研究发表在arXiv上。模型使用Safetensors技术,具有328亿参数,支持文本生成任务。其主要优点是能够通过少量样本实现高质量的推理,适合需要高效文本生成的场景。
Tülu 3 405B 是一个大规模开源语言模型,通过强化学习提升性能。
Tülu 3 405B 是由 Allen Institute for AI 开发的开源语言模型,具有 4050 亿参数。该模型通过创新的强化学习框架(RLVR)提升性能,尤其在数学和指令跟随任务中表现出色。它基于 Llama-405B 模型进行优化,采用监督微调、偏好优化等技术。Tülu 3 405B 的开源性质使其成为研究和开发领域的强大工具,适用于需要高性能语言模型的各种应用场景。
首个面向语境智能的人类级实时交互系统,支持多情感、多风格语音交互。
SpeechGPT 2.0-preview 是一款由复旦大学自然语言处理实验室开发的先进语音交互模型。它通过海量语音数据训练,实现了低延迟、高自然度的语音交互能力。该模型能够模拟多种情感、风格和角色的语音表达,同时支持工具调用、在线搜索和外部知识库访问等功能。其主要优点包括强大的语音风格泛化能力、多角色模拟以及低延迟交互体验。目前该模型仅支持中文语音交互,未来计划扩展到更多语言。
YuE是一个开源的音乐生成模型,能够将歌词转化为完整的歌曲。
YuE是一个开创性的开源基础模型系列,专为音乐生成设计,能够将歌词转化为完整的歌曲。它能够生成包含吸引人的主唱和配套伴奏的完整歌曲,支持多种音乐风格。该模型基于深度学习技术,具有强大的生成能力和灵活性,能够为音乐创作者提供强大的工具支持。其开源特性也使得研究人员和开发者可以在此基础上进行进一步的研究和开发。
Tarsier 是由字节跳动推出的用于生成高质量视频描述的大型视频语言模型。
Tarsier 是由字节跳动研究团队开发的一系列大规模视频语言模型,旨在生成高质量的视频描述,并具备强大的视频理解能力。该模型通过两阶段训练策略(多任务预训练和多粒度指令微调)显著提升了视频描述的精度和细节。其主要优点包括高精度的视频描述能力、对复杂视频内容的理解能力以及在多个视频理解基准测试中取得的 SOTA(State-of-the-Art)结果。Tarsier 的背景基于对现有视频语言模型在描述细节和准确性上的不足进行改进,通过大规模高质量数据训练和创新的训练方法,使其在视频描述领域达到了新的高度。该模型目前未明确定价,主要面向学术研究和商业应用,适合需要高质量视频内容理解和生成的场景。
一种新颖的图像到视频采样技术,基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。
leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法,将静态图像转换为动态视频,为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景,如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布,供开发者和研究人员免费使用,未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。
百川智能开发的专为医疗场景优化的开源大语言模型,具备卓越的通用能力和医疗领域性能。
Baichuan-M1-14B 是由百川智能开发的开源大语言模型,专为医疗场景优化。它基于20万亿token的高质量医疗与通用数据训练,覆盖20多个医疗科室,具备强大的上下文理解和长序列任务表现能力。该模型在医疗领域表现出色,同时在通用任务中也达到了同尺寸模型的效果。其创新的模型结构和训练方法使其在医疗推理、病症判断等复杂任务中表现出色,为医疗领域的人工智能应用提供了强大的支持。
SmolVLM-500M 是一个轻量级多模态模型,能够处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-500M 是由 Hugging Face 开发的轻量级多模态模型,属于 SmolVLM 系列。该模型基于 Idefics3 架构,专注于高效的图像和文本处理任务。它能够接受任意顺序的图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答等任务。其轻量级架构使其能够在资源受限的设备上运行,同时保持强大的多模态任务性能。该模型采用 Apache 2.0 许可证,支持开源和灵活的使用场景。
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