需求人群:
"目标受众为研究人员、开发者和企业,他们需要利用先进的多模态语言模型来处理和分析包含文本和图像的数据,以提升产品或服务的智能化水平。MM1.5模型通过提供详细的训练过程和决策见解,帮助用户优化模型训练,提高模型在特定任务上的性能。"
使用场景示例:
研究人员使用MM1.5模型进行文本丰富的图像分析,以提高图像识别的准确性。
开发者利用MM1.5模型的多图像推理能力,开发了一款能够理解复杂场景的智能应用。
企业采用MM1.5模型的专门变体,优化了移动UI的交互体验,提升了用户满意度。
产品特色:
• 增强文本丰富的图像理解能力
• 视觉指代表明和接地,提供有根据的输出
• 多图像推理能力
• 支持从1B到30B参数的模型范围
• 包含密集型和混合专家(MoE)变体
• 通过数据优化和训练策略实现小规模(1B和3B)模型的高性能
• 引入针对视频理解和移动UI理解的专门变体
使用教程:
1. 访问Hugging Face网站并搜索MM1.5模型。
2. 阅读模型的文档和相关论文,了解模型的架构和功能。
3. 根据需求选择合适的模型变体,如基础版、视频理解版或移动UI理解版。
4. 下载模型并在本地环境或云平台上进行部署。
5. 使用模型提供的API或接口,将图像和文本数据输入模型进行处理。
6. 分析模型输出的结果,根据需要调整模型参数以优化性能。
7. 将优化后的模型应用于实际项目或研究中,以解决具体的多模态问题。
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多模态大型语言模型的优化与分析
MM1.5是一系列多模态大型语言模型(MLLMs),旨在增强文本丰富的图像理解、视觉指代表明和接地以及多图像推理的能力。该模型基于MM1架构,采用以数据为中心的模型训练方法,系统地探索了整个模型训练生命周期中不同数据混合的影响。MM1.5模型从1B到30B参数不等,包括密集型和混合专家(MoE)变体,并通过广泛的实证研究和消融研究,提供了详细的训练过程和决策见解,为未来MLLM开发研究提供了宝贵的指导。
124B参数的多模态大型语言模型
Pixtral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI研发的124B参数的大型多模态模型,基于Mistral Large 2构建,展现出前沿级别的图像理解能力。该模型不仅能够理解文档、图表和自然图像,同时保持了Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。它在MathVista、DocVQA、VQAv2等数据集上达到了最先进的性能,是科研和商业应用的强大工具。
多模态大型语言模型,理解长图像序列。
mPLUG-Owl3是一个多模态大型语言模型,专注于长图像序列的理解。它能够从检索系统中学习知识,与用户进行图文交替对话,并观看长视频,记住其细节。模型的源代码和权重已在HuggingFace上发布,适用于视觉问答、多模态基准测试和视频基准测试等场景。
支持同时理解和生成图像的多模态大型语言模型
Mini-Gemini是一个多模态视觉语言模型,支持从2B到34B的系列密集和MoE大型语言模型,同时具备图像理解、推理和生成能力。它基于LLaVA构建,利用双视觉编码器提供低分辨率视觉嵌入和高分辨率候选区域,采用补丁信息挖掘在高分辨率区域和低分辨率视觉查询之间进行补丁级挖掘,将文本与图像融合用于理解和生成任务。支持包括COCO、GQA、OCR-VQA、VisualGenome等多个视觉理解基准测试。
前沿级多模态AI模型,提供图像和文本理解
Pixtral Large是Mistral AI推出的一款前沿级多模态AI模型,基于Mistral Large 2构建,具备领先的图像理解能力,能够理解文档、图表和自然图像,同时保持Mistral Large 2在文本理解方面的领先地位。该模型在多模态基准测试中表现优异,特别是在MathVista、ChartQA和DocVQA等测试中超越了其他模型。Pixtral Large在MM-MT-Bench测试中也展现了竞争力,超越了包括Claude-3.5 Sonnet在内的多个模型。该模型适用于研究和教育用途的Mistral Research License (MRL),以及适用于商业用途的Mistral Commercial License。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b是一个基于预训练的Llama3.1-70B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊伪标记<|audio|>将输入音频转换为嵌入,并与文本提示合并后生成输出文本。Ultravox的开发旨在扩展语音识别和文本生成的应用场景,如语音代理、语音到语音翻译和口语音频分析等。该模型遵循MIT许可,由Fixie.ai开发。
基于Llama-3-8B的多模态大型语言模型,专注于UI任务。
Ferret-UI是首个以用户界面为中心的多模态大型语言模型(MLLM),专为指代表达、定位和推理任务设计。它基于Gemma-2B和Llama-3-8B构建,能够执行复杂的用户界面任务。这个版本遵循了Apple的研究论文,是一个强大的工具,可以用于图像文本到文本的任务,并且在对话和文本生成方面具有优势。
前沿级多模态大型语言模型
NVLM 1.0是NVIDIA ADLR推出的前沿级多模态大型语言模型系列,它在视觉-语言任务上达到了业界领先水平,与顶级专有模型和开放访问模型相媲美。该模型在多模态训练后,甚至在纯文本任务上的准确性上也有所提高。NVLM 1.0的开源模型权重和Megatron-Core训练代码为社区提供了宝贵的资源。
前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型,专注于视觉-语言任务,并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
多模态大型语言模型,支持图像和文本处理。
Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 发布的一款多模态大型语言模型(LLMs),它结合了图像和文本处理的能力,旨在提高视觉识别、图像推理、图像描述和回答有关图像的一般问题的性能。该模型在常见的行业基准测试中的表现超过了众多开源和封闭的多模态模型。
先进的多模态模型,支持图像和文本理解。
Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型,基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建,专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族,经过严格的增强过程,结合了监督微调和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
高性能多模态语言模型,适用于图像和视频理解。
MiniCPM-V 2.6是一个基于8亿参数的多模态大型语言模型,它在单图像理解、多图像理解和视频理解等多个领域展现出领先性能。该模型在OpenCompass等多个流行基准测试中取得了平均65.2分的高分,超越了广泛使用的专有模型。它还具备强大的OCR能力,支持多语言,并在效率上表现出色,能够在iPad等终端设备上实现实时视频理解。
构建和训练大型语言模型的综合框架
DataComp-LM (DCLM) 是一个为构建和训练大型语言模型(LLMs)而设计的综合性框架,提供了标准化的语料库、基于open_lm框架的高效预训练配方,以及超过50种评估方法。DCLM 支持研究人员在不同的计算规模上实验不同的数据集构建策略,从411M到7B参数模型。DCLM 通过优化的数据集设计显著提高了模型性能,并且已经促成了多个高质量数据集的创建,这些数据集在不同规模上表现优异,超越了所有开放数据集。
多模态智能代理框架,解决复杂任务
OmAgent是一个复杂的多模态智能代理系统,致力于利用多模态大型语言模型和其他多模态算法来完成引人入胜的任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架omagent_core,精心设计以应对多模态挑战。OmAgent由三个核心组件构成:Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool,分别负责长视频理解、复杂问题分解和信息回溯。
创新的多模态链式思维框架,提升视觉推理能力
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架,它通过感知决策架构,将视觉上下文获取与逻辑推理相结合,解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器,整合视觉输入来分析图像和问题,确保与实际情境更紧密的对齐。此外,Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能,作为多面专家,推导出更高层次的信息,增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验,证明了所提出框架的有效性,无需微调或真实理由,就显著提高了多模态CoT性能。
第二代多模态预训练对话模型
CogVLM2是由清华大学团队开发的第二代多模态预训练对话模型,它在多个基准测试中取得了显著的改进,支持8K内容长度和1344*1344的图像分辨率。CogVLM2系列模型提供了支持中文和英文的开源版本,能够与一些非开源模型相媲美的性能。
连接数字和物理世界的首款多模态模型
Grok-1.5V是X.AI公司推出的第一代多模态模型。除了强大的文本处理能力外,Grok还可以处理各种视觉信息,包括文档、图表、截图和照片等。该模型在多学科推理、文档理解、科学图表理解、图表解读和现实世界理解等方面表现出色,并将于近期向早期测试用户和现有Grok用户推出。
Google最大、最强大的AI多模态模型
Google Gemini是由DeepMind开发的多模态AI模型,可以处理文本、音频、图像等多种信息。它包括三个版本:Ultra、Pro和Nano,分别针对不同的任务复杂度。Gemini在AI基准测试中表现出色,针对各种设备进行了优化,并已经过安全和偏见测试,遵循负责任的AI实践。它将集成到Google产品中,并通过Google AI Studio和Google Cloud Vertex AI提供。
123B参数的大型语言模型,具备先进推理和编码能力。
Mistral-Large-Instruct-2411是由Mistral AI提供的一款具有123B参数的大型语言模型,它在推理、知识、编码等方面具有最先进的能力。该模型支持多种语言,并在80多种编程语言上进行了训练,包括但不限于Python、Java、C、C++等。它以代理为中心,具备原生函数调用和JSON输出能力,是进行科研和开发的理想选择。
Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
数据驱动的框架,增强大型语言模型的工作流编排能力
WorkflowLLM是一个以数据为中心的框架,旨在增强大型语言模型(LLMs)在工作流编排方面的能力。核心是WorkflowBench,这是一个大规模的监督式微调数据集,包含来自83个应用、28个类别的1503个API的106763个样本。WorkflowLLM通过微调Llama-3.1-8B模型,创建了专门针对工作流编排任务优化的WorkflowLlama模型。实验结果表明,WorkflowLlama在编排复杂工作流方面表现出色,并且能够很好地泛化到未见过的API。
前沿AI技术,您的智能工作助手。
Mistral AI 提供的 le Chat 是一个免费的生成性AI工作助手,旨在通过前沿的AI技术提升人类的工作效率和创造力。le Chat 结合了搜索、视觉、创意、编码等多种功能,为用户提供了一个多功能的智能平台。它不仅能够进行网络搜索并引用来源,还拥有创意画布、文档和图像理解、图像生成等功能,并且支持任务自动化。Mistral AI 的使命是将前沿AI技术交到用户手中,让用户决定如何利用这些高级AI能力。目前,所有这些功能都以免费试用的形式提供,未来将推出更高级的服务保证。
多模态语音大型语言模型
fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-8b是一个基于预训练的Llama3.1-8B-Instruct和whisper-large-v3-turbo的大型语言模型,能够处理语音和文本输入,生成文本输出。该模型通过特殊的<|audio|>伪标记将输入音频转换为嵌入,并生成输出文本。未来版本计划扩展标记词汇以支持生成语义和声学音频标记,进而可以用于声码器产生语音输出。该模型在翻译评估中表现出色,且没有偏好调整,适用于语音代理、语音到语音翻译、语音分析等场景。
智能交互式图像编辑系统
MagicQuill是一个集成的图像编辑系统,旨在支持用户快速实现创意。该系统以简洁而功能强大的界面为起点,使用户能够通过简单的几笔操作表达他们的想法,如插入元素、擦除对象、改变颜色等。这些交互由多模态大型语言模型(MLLM)实时监控,以预测用户意图,无需输入提示。最后,我们应用强大的扩散先验,通过精心学习的双分支插件模块,精确控制编辑请求。
Hermes系列的最新版大型语言模型
Hermes 3是Nous Research公司推出的Hermes系列最新版大型语言模型(LLM),相较于Hermes 2,它在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话、长文本连贯性等方面都有显著提升。Hermes系列模型的核心理念是将LLM与用户对齐,赋予终端用户强大的引导能力和控制权。Hermes 3在Hermes 2的基础上,进一步增强了功能调用和结构化输出能力,提升了通用助手能力和代码生成技能。
Nous Research推出的首款无限制AI聊天机器人
Nous Chat是AI研究组织Nous Research推出的首款面向用户的聊天机器人,它提供了对大型语言模型Hermes 3-70B的访问权限。Hermes 3-70B是Meta的Llama 3.1的一个变体,经过微调后,以ChatGPT等流行AI聊天工具的形式提供服务。该聊天机器人以其复古的设计语言和早期PC终端的字体和字符为特色,提供暗色和亮色模式供用户选择。尽管Nous Chat旨在允许用户部署和控制自己的AI模型,但它实际上设置了一些防护措施,包括禁止制造非法药物。此外,该模型的知识截止日期为2023年4月,因此在获取最新事件方面可能不如其他竞争对手有用。尽管如此,Nous Chat是一个有趣的实验,随着新功能的添加,它可能成为企业聊天机器人和AI模型的一个有吸引力的替代品。
跨平台通信协议,使不同的大型语言模型(LLMs)能够高效沟通。
Agora是一个简单的跨平台协议,允许异构的大型语言模型(LLMs)通过谈判高效地相互通信。该协议通过自然语言进行罕见通信,并为频繁通信协商出一种通信协议,通常涉及结构化数据(例如JSON)。一旦协议确定,它们将使用LLMs实现例程,即简单的脚本(例如Python),用于发送或接收数据。未来通信将使用这些例程处理,这意味着不再需要LLMs,从而实现了效率、多功能性和可移植性。
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