ml-ferret

ml-ferret是一个端到端的机器学习语言模型(MLLM),能够接受各种形式的引用并响应性地在多模态环境中进行精准定位。它结合了混合区域表示和空间感知的视觉采样器,支持细粒度和开放词汇的引用和定位。此外,ml-ferret还包括GRIT数据集(约110万个样本)和Ferret-Bench评估基准。

需求人群:

"多模态学习、机器视觉、AI研究、数据分析"

使用场景示例:

AI研究中的多模态数据分析

机器视觉系统的训练和优化

高级数据处理和模式识别

产品特色:

混合区域表示

空间感知视觉采样器

细粒度和开放词汇的引用定位

包含大规模GRIT数据集

Ferret-Bench多模态评估基准

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