需求人群:
"MAVIS模型主要面向机器学习和人工智能领域的研究人员和开发者,特别是那些专注于数学问题解决和多模态学习模型的专家。它适合需要提高数学视觉问题解决能力的研究人员,以及希望利用先进的机器学习技术来增强教育工具的开发者。"
使用场景示例:
研究人员使用MAVIS模型来提高数学问题的视觉识别和解决能力。
教育软件开发者利用MAVIS来增强数学教育应用程序的交互性和教学效果。
数据科学家使用MAVIS进行数学图表的深入分析和可视化表示。
产品特色:
MAVIS-Caption:包含588K高质量的图表-标题对,涵盖几何和函数。
MAVIS-Instruct:包含834K指令调优数据,采用文本轻量版的理由。
Math-CLIP:专为MLLMs中理解数学图表而设计的视图编码器。
MAVIS-7B:一个MLLM,通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。
使用教程:
1. 访问MAVIS的GitHub页面以获取模型和相关数据集。
2. 下载并安装必要的依赖项和工具,以确保模型可以正确运行。
3. 阅读MAVIS的文档和使用说明,了解模型的工作原理和如何配置。
4. 使用MAVIS-Caption或MAVIS-Instruct数据集进行模型训练或调优。
5. 利用Math-CLIP视图编码器来增强模型对数学图表的理解能力。
6. 在MathVerse基准测试中评估MAVIS-7B模型的性能。
7. 根据需要调整模型参数,优化模型以适应特定的应用场景。
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数学视觉指令调优模型
MAVIS是一个针对多模态大型语言模型(MLLMs)的数学视觉指令调优模型,主要通过改进视觉编码数学图表、图表-语言对齐和数学推理技能来增强MLLMs在视觉数学问题解决方面的能力。该模型包括两个新策划的数据集、一个数学视觉编码器和数学MLLM,通过三阶段训练范式在MathVerse基准测试中取得领先性能。
最新多模态检查点,提升语音理解能力。
Llama3-s v0.2 是 Homebrew Computer Company 开发的多模态检查点,专注于提升语音理解能力。该模型通过早期融合语义标记的方式,利用社区反馈进行改进,以简化模型结构,提高压缩效率,并实现一致的语音特征提取。Llama3-s v0.2 在多个语音理解基准测试中表现稳定,并提供了实时演示,允许用户亲自体验其功能。尽管模型仍在早期开发阶段,存在一些限制,如对音频压缩敏感、无法处理超过10秒的音频等,但团队计划在未来更新中解决这些问题。
一个正在训练中的开源语言模型,具备“听力”能力。
llama3-s是一个开放的、正在进行中的研究实验,旨在将基于文本的大型语言模型(LLM)扩展到具有原生“听力”能力。该项目使用Meta的Chameleon论文启发的技术,专注于令牌传递性,将声音令牌扩展到LLM的词汇表中,未来可能扩展到各种输入类型。作为一个开源科学实验,代码库和数据集都是公开的。
多粒度视觉指令调优的创新MLLM
MG-LLaVA是一个增强模型视觉处理能力的机器学习语言模型(MLLM),通过整合多粒度视觉流程,包括低分辨率、高分辨率和以对象为中心的特征。提出了一个额外的高分辨率视觉编码器来捕捉细节,并通过Conv-Gate融合网络与基础视觉特征融合。此外,通过离线检测器识别的边界框整合对象级特征,以进一步细化模型的对象识别能力。MG-LLaVA仅在公开可用的多模态数据上通过指令调优进行训练,展现出卓越的感知技能。
轻量级但功能强大的多模态模型家族。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
多模态知识图谱补全工具
MyGO是一个用于多模态知识图谱补全的工具,它通过将离散模态信息作为细粒度的标记来处理,以提高补全的准确性。MyGO利用transformers库对文本标记进行嵌入,进而在多模态数据集上进行训练和评估。它支持自定义数据集,并且提供了训练脚本以复现实验结果。
Twitter洞察的大型语言模型
Twitter-Insight-LLM是一个基于Twitter数据的大型语言模型,旨在提供对Twitter平台上的文本数据进行深入分析的能力。该模型可能用于情感分析、趋势预测、用户行为研究等。
Unity深度学习推理库
Sentis是一个Unity中的神经网络推理库。您可以使用Sentis将训练好的神经网络模型导入Unity,然后在Unity支持的任何平台上本地实时运行它们。您可以在GPU或CPU上运行模型。使用Sentis需要一些使用机器学习模型的经验,例如在TensorFlow或PyTorch等框架中。
数据科学平台,提供数据准备、模型构建、部署管理等全流程支持
RapidMiner是一个端到端的数据科学平台。它为数据准备、模型构建、部署管理等提供强大支持,可以大大提高团队的数据科学效率。该平台易于上手,同时保证可扩展性好、可管控性强、安全可靠。
一个开源的企业级数据科学平台
Domino Data Lab是一个统一、协作、管控的端到端企业级AI平台。该平台可以在任何环境下构建、部署和管理AI模型,访问任何环境下的数据、工具、计算和项目。Domino Data Lab通过建立最佳实践、跟踪生产中的模型以及加强治理,帮助企业加速AI应用、扩大AI规模,同时确保治理并降低成本。
IBM Watson Studio是一个IDE,用于构建、运行和管理AI模型。
IBM Watson Studio是一个协作平台,使数据科学家、开发人员和分析师能够构建、训练和部署机器学习模型。它支持各种数据源,使团队能够简化其工作流程。借助高级功能,如自动机器学习和模型监控,Watson Studio用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。
DataRobot AI 平台,实现自动建模和可视化
DataRobot 是面向企业的开放 AI 平台,支持全面的 AI 生命周期管理,包括自动机器学习、模型监控以及 AI 管控。该平台支持在云和混合环境下的可扩展、可再生的 AI,可应用于各行各业的预测建模和生成式 AI,帮助企业快速实施 AI 并产生价值。
低代码的python机器学习库
PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。
Apple官方机器学习模型训练框架
Create ML是一个Apple官方发布的机器学习模型训练框架,可以非常方便地在Mac设备上训练Core ML模型。它提供了图像、视频、文本等多种模型类型,用户只需要准备数据集和设置参数,就可以开始模型训练。Create ML还提供了Swift API,支持在iOS等平台进行模型训练。
轻松创建你自己的机器学习模型
Teachable Machine是一个基于网页的工具,使用户可以快速轻松地创建机器学习模型,无需专业知识或编码能力。用户只需收集并整理样本数据,Teachable Machine将自动训练模型,然后用户可以测试模型准确性,最后将模型导出使用。
世界领先的数据科学学习平台
Kaggle是一个面向数据科学家的在线学习平台。它提供了各种数据集、代码示例、论坛交流、在线课程和机器学习竞赛。用户可以在这个平台上免费学习数据科学相关知识,与同行交流并参与机器学习竞赛实践。
在浏览器中编写和执行代码
Colaboratory(简称Colab)是谷歌研究团队推出的一个在线编程平台,用户可以在浏览器中编写和执行Python代码,并利用谷歌云端的免费GPU/TPU资源加速运行。Colab提供代码编辑器、交互执行、可视化结果等功能,可以插入文本、公式、图像,是进行数据分析、机器学习等工作的好助手。主要优势有:无需配置,免费使用GPU,方便分享等。适用于学生、数据科学家、AI研究人员等编写Python代码。
和鲸社区是一个开源的数据科学社区平台
和鲸社区是一个面向数据科学爱好者和从业者的开源社区。用户可以在这里学习各种数据科学相关知识,分享代码、案例和数据集,参与数据竞赛等。平台集成了多种数据科学常用工具,提供免费的云计算资源。
开放平台
灵云开放平台免费为开发者提供语音合成(TTS)、语音识别(ASR)、手写识别(HWR)、光学字符识别(OCR)、语义理解(NLU)、机器翻译(MT)等全方位智能人机交互能力,通过语音、视觉等感知能力,赋能移动应用、智能硬件等领域,实现人机交互的自然、智能化。
开源跨平台的机器学习框架,能够轻松地在不同设备上构建机器学习应用
MediaPipe是一个由Google开发的开源跨平台机器学习框架,它能够帮助开发者通过简单的API轻松地在不同设备(手机、平板、浏览器、IoT设备等)上构建复杂的机器学习模型和应用。MediaPipe支持多种编程语言,内置了人脸识别、手势识别、目标追踪等多种预训练模型,开发者可以快速集成这些模型来开发智能应用。MediaPipe还支持模型压缩和量化技术,可以将模型大小缩小10倍以上,这对于在移动端部署机器学习模型非常有利。总体来说,MediaPipe是一个非常易用和高效的机器学习开发框架。
提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用服务
魔搭社区是一个人工智能模型的开发者社区。它汇聚各领域最先进的机器学习模型,为用户提供模型探索、定制、训练、部署和应用的一站式服务。用户可以便捷地搜索感兴趣的模型,快速上手使用。同时,社区还开源了众多预训练模型,开发者可以基于这些模型进行二次开发。魔搭社区致力于降低AI开发门槛,帮助开发者更便捷地获取、使用AI能力。
构建和部署AI模型的机器学习框架
Cerebrium是一个机器学习框架,通过几行代码轻松训练、部署和监控机器学习模型。我们在无服务器的CPU/GPU上运行所有内容,并仅根据使用量收费。您可以从Pytorch、Huggingface、Tensorflow等库部署模型。
无代码文本分析。免费开始!
MonkeyLearn是一个无代码文本分析工具,可以清洗、标记和可视化客户反馈。它基于先进的人工智能技术,帮助用户从数据中获得洞察力。MonkeyLearn提供即时数据可视化和详细的分析结果,支持自定义图表和过滤器。用户可以使用现成的机器学习模型,也可以自己构建和训练模型。MonkeyLearn还提供针对不同业务场景的模板,帮助用户快速分析数据并获得实用的见解。
机器学习轻松入门
Lobe是一个免费、易于使用的工具,帮助您训练自定义的机器学习模型,并在您的应用程序中使用。Lobe具备一切您需要将机器学习想法实现的功能。只需展示给它您想让它学习的示例,它就会自动训练一个定制的机器学习模型,可在您的应用程序中使用。
一键完成整个数据科学流程,构建机器学习算法,解释结果和预测结果
Obviously AI是一个最快、最精确的无代码AI工具,让您能够在几分钟内从原始数据转变为行业领先的预测模型,而不是几个月。它包括构建突破性的AI模型、将模型部署到生产环境、监控模型性能、集成和共享预测数据以及专业支持等功能。通过Obviously AI,您可以节省复杂的AI模型构建时间,并获得整个数据科学团队的支持。
无需编码的分析师生成BI
Akkio是一个易于使用、可扩展且价格合理的AI平台,用于实时决策。它提供了生成式BI功能,可以与数据交互、构建可视化和洞察,并在几分钟内创建机器学习模型。Akkio帮助您提升业务影响力,增加生产力、速度和效率。
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