需求人群:
"目标受众为需要在视觉和文本输入能力方面进行AI系统和应用开发的研究人员和开发者。特别是那些寻求在内存或计算资源受限、对延迟敏感或需要图像理解能力的应用场景中的专业人士。"
使用场景示例:
在办公自动化中,对多页文档进行摘要生成。
在教育领域,对教学幻灯片进行内容分析和知识点提取。
在内容创作中,对图像集合进行比较和故事叙述。
产品特色:
支持多帧图像理解和推理,适用于办公场景。
在单图像基准测试中表现出性能提升,如MMMU和MMBench。
提供多语言支持,但主要针对英语环境设计。
适用于内存/计算受限环境和延迟敏感场景。
支持图像理解、光学字符识别、图表和表格理解。
设计用于加速语言和多模态模型的研究,作为生成式AI功能构建模块。
使用教程:
1. 获取Phi-3.5-vision-instruct模型检查点。
2. 使用提供的示例代码进行推理。
3. 准备图像数据,并将它们加载到模型中。
4. 根据需求构建提示(prompt),例如请求模型对图像进行摘要。
5. 使用模型生成输出,例如文本摘要或图像比较结果。
6. 根据需要调整模型参数,以优化性能和输出质量。
7. 将模型集成到更大的AI应用或系统中。
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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。
视觉语言模型,结合图像和文本信息进行智能处理。
Aquila-VL-2B模型是一个基于LLava-one-vision框架训练的视觉语言模型(VLM),选用Qwen2.5-1.5B-instruct模型作为语言模型(LLM),并使用siglip-so400m-patch14-384作为视觉塔。该模型在自建的Infinity-MM数据集上进行训练,包含约4000万图像-文本对。该数据集结合了从互联网收集的开源数据和使用开源VLM模型生成的合成指令数据。Aquila-VL-2B模型的开源,旨在推动多模态性能的发展,特别是在图像和文本的结合处理方面。
Google的尖端开放视觉语言模型
PaliGemma是Google发布的一款先进的视觉语言模型,它结合了图像编码器SigLIP和文本解码器Gemma-2B,能够理解图像和文本,并通过联合训练实现图像和文本的交互理解。该模型专为特定的下游任务设计,如图像描述、视觉问答、分割等,是研究和开发领域的重要工具。
先进的文本生成模型,支持多样化任务处理。
OLMo-2-1124-7B-DPO是由Allen人工智能研究所开发的一个大型语言模型,经过特定的数据集进行监督式微调,并进一步进行了DPO训练。该模型旨在提供在多种任务上,包括聊天、数学问题解答、文本生成等的高性能表现。它是基于Transformers库构建的,支持PyTorch,并以Apache 2.0许可发布。
高性能英文语言模型,适用于多样化任务
OLMo-2-1124-13B-DPO是经过监督微调和DPO训练的13B参数大型语言模型,主要针对英文,旨在提供在聊天、数学、GSM8K和IFEval等多种任务上的卓越性能。该模型是OLMo系列的一部分,旨在推动语言模型的科学研究。模型训练基于Dolma数据集,并公开代码、检查点、日志和训练细节。
高质量数据集,用于OLMo2训练的第二阶段。
DOLMino dataset mix for OLMo2 stage 2 annealing training是一个混合了多种高质数据的数据集,用于在OLMo2模型训练的第二阶段。这个数据集包含了网页页面、STEM论文、百科全书等多种类型的数据,旨在提升模型在文本生成任务中的表现。它的重要性在于为开发更智能、更准确的自然语言处理模型提供了丰富的训练资源。
一款经过优化的大型语言模型,擅长文本生成和对话。
OLMo-2-1124-13B-Instruct是由Allen AI研究所开发的一款大型语言模型,专注于文本生成和对话任务。该模型在多个任务上表现出色,包括数学问题解答、科学问题解答等。它是基于13B参数的版本,经过在特定数据集上的监督微调和强化学习训练,以提高其性能和安全性。作为一个开源模型,它允许研究人员和开发者探索和改进语言模型的科学。
先进的文本生成模型,支持多样化任务
Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO是Tülu3模型家族中的一员,专注于指令遵循,提供完全开源的数据、代码和配方,旨在作为现代后训练技术的全面指南。该模型专为聊天以外的多样化任务设计,如MATH、GSM8K和IFEval,以达到最先进的性能。模型主要优点包括开源数据和代码、支持多种任务、以及优秀的性能。产品背景信息显示,该模型由Allen AI研究所开发,遵循Llama 3.1社区许可协议,适用于研究和教育用途。
领先的指令遵循模型家族,提供开源数据、代码和指南。
Llama-3.1-Tulu-3-70B是Tülu3模型家族中的一员,专为现代后训练技术提供全面的指南。该模型不仅在聊天任务上表现出色,还在MATH、GSM8K和IFEval等多种任务上展现出了卓越的性能。作为一个开源模型,它允许研究人员和开发者访问和使用其数据和代码,以推动自然语言处理技术的发展。
Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。
Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展,特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型,以支持各种语言相关的应用,如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐,适合需要快速部署和高效运行的场合。目前,该模型是免费试用的,具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。
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。
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。
AI研究与趋势分析平台
Epoch AI是一个研究人工智能关键趋势和问题的研究机构,旨在塑造AI的轨迹和治理。该机构通过报告、论文、模型和可视化工具,推进基于证据的AI讨论。Epoch AI的工作得到了研究和媒体的信任,为理解AI的发展轨迹提供了重要资源。
现代Python数据框库,专为人工智能设计。
DataChain是一个现代的Python数据框库,专为人工智能设计。它旨在将非结构化数据组织成数据集,并在本地机器上大规模处理数据。DataChain不抽象或隐藏AI模型和API调用,而是帮助将它们集成到后现代数据堆栈中。该产品以其高效性、易用性和强大的数据处理能力为主要优点,支持多种数据存储和处理方式,包括图像、视频、文本等多种数据类型,并且能够与PyTorch和TensorFlow等深度学习框架无缝对接。DataChain是开源的,遵循Apache-2.0许可协议,免费供用户使用。
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。
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,支持23种语言
Aya Expanse 32B是由Cohere For AI开发的多语言大型语言模型,拥有32亿参数,专注于提供高性能的多语言支持。它结合了先进的数据仲裁、多语言偏好训练、安全调整和模型合并技术,以支持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。该模型的发布旨在使社区基础的研究工作更加易于获取,通过发布高性能的多语言模型权重,供全球研究人员使用。
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。
高性能的7B参数因果语言模型
tiiuae/falcon-mamba-7b是由TII UAE开发的高性能因果语言模型,基于Mamba架构,专为生成任务设计。该模型在多个基准测试中展现出色的表现,并且能够在不同的硬件配置上运行,支持多种精度设置,以适应不同的性能和资源需求。模型的训练使用了先进的3D并行策略和ZeRO优化技术,使其在大规模GPU集群上高效训练成为可能。
统一文本、音乐和动作生成模型
UniMuMo是一个多模态模型,能够将任意文本、音乐和动作数据作为输入条件,生成跨所有三种模态的输出。该模型通过将音乐、动作和文本转换为基于令牌的表示,通过统一的编码器-解码器转换器架构桥接这些模态。它通过微调现有的单模态预训练模型,显著降低了计算需求。UniMuMo在音乐、动作和文本模态的所有单向生成基准测试中都取得了有竞争力的结果。
基于熵的采样技术,优化模型输出的多样性和准确性
Entropy-based sampling 是一种基于熵理论的采样技术,用于提升语言模型在生成文本时的多样性和准确性。该技术通过计算概率分布的熵和方差熵来评估模型的不确定性,从而在模型可能陷入局部最优或过度自信时调整采样策略。这种方法有助于避免模型输出的单调重复,同时在模型不确定性较高时增加输出的多样性。
利用AI技术生成高质量句子的在线工具
AI句子生成器是一个基于人工智能技术的在线工具,它能够根据用户提供的主题和类型生成连贯且上下文相关的句子。这项技术对于作家、学生和任何希望提高写作技能的人都非常有价值。它通过复杂的自然语言处理技术和机器学习模型,确保每个生成的句子都是定制化的,以满足用户的需求。AI句子生成器的主要优点包括简化写作过程、节省时间、激发创造力,并帮助用户生成多样化的句子结构和语调,提高整体写作风格。
AMD训练的高性能语言模型
AMD-Llama-135m是一个基于LLaMA2模型架构训练的语言模型,能够在AMD MI250 GPU上流畅加载使用。该模型支持生成文本和代码,适用于多种自然语言处理任务。
先进的多模态AI模型家族
Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族,旨在通过学习指向其感知的内容,实现与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容,实现了与物理和虚拟世界的丰富互动,为下一代应用程序提供行动和交互的能力。
开源AI模型,可微调、蒸馏、部署。
Llama 3.2是一系列大型语言模型(LLMs),预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型,以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行,支持多种编程语言,并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。
多模态12B参数模型,结合视觉编码器处理图像和文本。
Pixtral-12B-2409是由Mistral AI团队开发的多模态模型,包含12B参数的多模态解码器和400M参数的视觉编码器。该模型在多模态任务中表现出色,支持不同尺寸的图像,并在文本基准测试中保持最前沿的性能。它适用于需要处理图像和文本数据的高级应用,如图像描述生成、视觉问答等。
首个多模态 Mistral 模型,支持图像和文本的混合任务处理。
Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型,它能够理解自然图像和文档,具备出色的多模态任务处理能力,同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比,能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像,是 Mistral Nemo 12B 的升级版,专为多模态推理而设计,不牺牲关键文本处理能力。
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