需求人群:
"目标受众为需要处理语音和文本数据的开发者和企业,如语音识别、语音翻译、口语音频分析等领域的专业人士。Ultravox的多模态特性使其成为这些领域的理想选择,因为它能够提供更自然、更灵活的交互方式,并提高语音和文本处理的准确性和效率。"
使用场景示例:
作为语音代理,处理用户的语音查询并提供文本回复。
进行语音到语音的翻译,将一种语言的语音转换为另一种语言的语音输出。
分析口语音频,提取关键信息并生成文本摘要。
产品特色:
• 语音和文本输入处理:能够同时处理语音和文本输入,提高交互的自然性和灵活性。
• 特殊伪标记<|audio|>:通过该标记,模型能够识别并处理音频输入。
• 音频嵌入:将输入音频转换为嵌入,与文本提示合并后生成输出文本。
• 多模态适配器训练:仅训练多模态适配器,保持Whisper编码器和Llama冻结。
• 知识蒸馏损失:通过知识蒸馏损失,Ultravox尝试匹配基于文本的Llama骨干的logits。
• 支持多种语言:支持15种语言,增强了模型的国际化应用能力。
• 模型参数:拥有58.7M参数,使用BF16张量类型,提高了模型的计算效率。
使用教程:
1. 安装必要的库:使用pip安装transformers、peft和librosa库。
2. 导入库:在代码中导入transformers、numpy和librosa库。
3. 加载模型:使用transformers.pipeline加载'fixie-ai/ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b'模型。
4. 音频处理:使用librosa库加载音频文件并获取音频数据和采样率。
5. 定义交互:定义一个包含系统角色和内容的turns列表。
6. 调用模型:将音频数据、turns列表和采样率作为参数调用模型,并设置max_new_tokens参数以控制生成文本的长度。
7. 获取结果:模型将生成文本输出,可以用于进一步的处理或直接展示给用户。
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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。
InternVL2.5-MPO系列模型,基于InternVL2.5和混合偏好优化,展现卓越性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)构建。该系列模型在多模态任务中表现出色,能够处理图像、文本和视频数据,并生成高质量的文本响应。模型采用'ViT-MLP-LLM'范式,通过像素unshuffle操作和动态分辨率策略优化视觉处理能力。此外,模型还引入了多图像和视频数据的支持,进一步扩展了其应用场景。InternVL2.5-MPO在多模态能力评估中超越了多个基准模型,证明了其在多模态领域的领先地位。
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。
SmolVLM-256M 是世界上最小的多模态模型,可高效处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-256M 是由 Hugging Face 开发的多模态模型,基于 Idefics3 架构,专为高效处理图像和文本输入而设计。它能够回答关于图像的问题、描述视觉内容或转录文本,且仅需不到 1GB 的 GPU 内存即可运行推理。该模型在多模态任务上表现出色,同时保持轻量化架构,适合在设备端应用。其训练数据来自 The Cauldron 和 Docmatix 数据集,涵盖文档理解、图像描述等多领域内容,使其具备广泛的应用潜力。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供,旨在为开发者和研究人员提供强大的多模态处理能力。
这是一个先进的多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)的多模态大型语言模型系列。它在多模态任务中表现出色,通过整合新近增量预训练的InternViT与多种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型系列在多模态推理偏好数据集MMPR上进行了训练,包含约300万个样本,通过有效的数据构建流程和混合偏好优化技术,提升了模型的推理能力和回答质量。
MinMo是一款多模态大型语言模型,用于无缝语音交互。
MinMo是阿里巴巴集团通义实验室开发的一款多模态大型语言模型,拥有约80亿参数,专注于实现无缝语音交互。它通过多个阶段的训练,包括语音到文本对齐、文本到语音对齐、语音到语音对齐和全双工交互对齐,在140万小时的多样化语音数据和广泛的语音任务上进行训练。MinMo在语音理解和生成的各种基准测试中达到了最先进的性能,同时保持了文本大型语言模型的能力,并支持全双工对话,即用户和系统之间的同时双向通信。此外,MinMo还提出了一种新颖且简单的语音解码器,在语音生成方面超越了以往的模型。MinMo的指令遵循能力得到了增强,支持根据用户指令控制语音生成,包括情感、方言和语速等细节,并模仿特定的声音。MinMo的语音到文本延迟约为100毫秒,全双工延迟理论上约为600毫秒,实际约为800毫秒。MinMo的开发旨在克服以往对齐多模态模型的主要限制,为用户提供更自然、流畅和人性化的语音交互体验。
一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型,专注于代理应用。
Dria-Agent-a-7B是一个基于Qwen2.5-Coder系列训练的大型语言模型,专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式,与传统JSON函数调用方法相比,具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色,包括Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为76.2亿参数,采用BF16张量类型,支持文本生成任务。其主要优点包括强大的编程辅助能力、高效的函数调用方式以及在特定领域的高准确率。该模型适用于需要复杂逻辑处理和多步骤任务执行的应用场景,如自动化编程、智能代理等。目前,该模型在Hugging Face平台上提供,供用户免费使用。
基于特定模型的量化大型语言模型,适用于自然语言处理等任务。
该模型是量化版大型语言模型,采用4位量化技术,降低存储与计算需求,适用于自然语言处理,参数量8.03B,免费且可用于非商业用途,适合资源受限环境下高性能语言应用需求者。
先进的多模态大型语言模型,具备卓越的多模态推理能力。
InternVL2_5-26B-MPO-AWQ 是由 OpenGVLab 开发的多模态大型语言模型,旨在通过混合偏好优化提升模型的推理能力。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理图像和文本之间的复杂关系。它采用了先进的模型架构和优化技术,使其在多模态数据处理方面具有显著优势。该模型适用于需要高效处理和理解多模态数据的场景,如图像描述生成、多模态问答等。其主要优点包括强大的推理能力和高效的模型架构。
多模态大型语言模型,提升视觉与语言的交互能力。
InternVL2_5-26B-MPO是一个多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL2.5的基础上,通过混合偏好优化(Mixed Preference Optimization, MPO)进一步提升了模型性能。该模型能够处理包括图像、文本在内的多模态数据,广泛应用于图像描述、视觉问答等场景。它的重要性在于能够理解和生成与图像内容紧密相关的文本,推动了多模态人工智能的边界。产品背景信息包括其在多模态任务中的卓越性能,以及在OpenCompass Learderboard中的评估结果。该模型为研究者和开发者提供了强大的工具,以探索和实现多模态人工智能的潜力。
多模态大型语言模型,提升视觉与语言的交互能力
InternVL2_5-8B-MPO-AWQ是OpenGVLab推出的一款多模态大型语言模型,它基于InternVL2.5系列,并采用混合偏好优化(Mixed Preference Optimization, MPO)技术。该模型在视觉和语言的理解与生成方面展现了卓越的性能,尤其在多模态任务中表现出色。它通过结合视觉部分InternViT和语言部分InternLM或Qwen,使用随机初始化的MLP投影器进行增量预训练,实现了对图像和文本的深入理解与交互。该技术的重要性在于它能够处理包括单图像、多图像以及视频数据在内的多种数据类型,为多模态人工智能领域提供了新的解决方案。
多模态大型语言模型,展示卓越的整体性能。
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,它基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在新版本中保留了与InternVL 2.5及其前身相同的模型架构,遵循“ViT-MLP-LLM”范式。该模型支持多图像和视频数据,通过混合偏好优化(MPO)进一步提升模型性能,使其在多模态任务中表现更优。
先进的医疗领域大型语言模型
HuatuoGPT-o1-8B 是一个专为高级医疗推理设计的医疗领域大型语言模型(LLM)。它在提供最终响应之前会生成一个复杂的思考过程,反映并完善其推理过程。该模型基于LLaMA-3.1-8B构建,支持英文,并且采用'thinks-before-it-answers'的方法,输出格式包括推理过程和最终响应。此模型在医疗领域具有重要意义,因为它能够处理复杂的医疗问题并提供深思熟虑的答案,这对于提高医疗决策的质量和效率至关重要。
多模态大型语言模型,优化图像与文本交互能力
InternVL2_5-4B-MPO-AWQ是一个多模态大型语言模型(MLLM),专注于提升模型在图像和文本交互任务中的表现。该模型基于InternVL2.5系列,并通过混合偏好优化(MPO)进一步提升性能。它能够处理包括单图像和多图像、视频数据在内的多种输入,适用于需要图像和文本交互理解的复杂任务。InternVL2_5-4B-MPO-AWQ以其卓越的多模态能力,为图像-文本到文本的任务提供了一个强大的解决方案。
多模态大型语言模型,展示卓越的整体性能
InternVL2.5-MPO是一个先进的多模态大型语言模型系列,基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。该模型集成了新增量预训练的InternViT和各种预训练的大型语言模型,如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。它支持多图像和视频数据,并且在多模态任务中表现出色,能够理解和生成与图像相关的文本内容。
多模态大型语言模型,提升文本、图像和视频数据处理能力。
Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型(MLLM),旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果,远超过其他开源模型,并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能,平均得分67.40,位列已知开源MLLMs(<10B)中的前两名。
先进的多模态大型语言模型
InternVL2_5-2B-MPO是一个多模态大型语言模型系列,展示了卓越的整体性能。该系列基于InternVL2.5和混合偏好优化构建。它集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像和文本在内的多种数据类型,适用于需要理解和生成多模态内容的场景。
多模态大型语言模型,提升视觉和语言的综合理解能力
InternVL2_5-1B-MPO是一个多模态大型语言模型(MLLM),它基于InternVL2.5和混合偏好优化(MPO)构建,展示了优越的整体性能。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),包括InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL2.5-MPO在模型架构上保留了与InternVL 2.5及其前身相同的“ViT-MLP-LLM”范式,并引入了对多图像和视频数据的支持。该模型在多模态任务中表现出色,能够处理包括图像描述、视觉问答等多种视觉语言任务。
开源多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是基于InternVL 2.0的高级多模态大型语言模型系列,它在保持核心模型架构的同时,在训练和测试策略以及数据质量方面引入了显著的增强。该模型深入探讨了模型扩展与性能之间的关系,系统地探索了视觉编码器、语言模型、数据集大小和测试时配置的性能趋势。通过在包括多学科推理、文档理解、多图像/视频理解、现实世界理解、多模态幻觉检测、视觉定位、多语言能力和纯语言处理在内的广泛基准测试中进行的广泛评估,InternVL 2.5展现出了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先商业模型相媲美的竞争力。特别是,该模型是第一个在MMMU基准测试中超过70%的开源MLLM,通过链式思考(CoT)推理实现了3.7个百分点的提升,并展示了测试时扩展的强大潜力。
多模态大型语言模型,融合视觉与语言理解。
InternVL2_5-4B是一个先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上进行了核心模型架构的维护,并在训练和测试策略以及数据质量上进行了显著增强。该模型在处理图像、文本到文本的任务中表现出色,特别是在多模态推理、数学问题解决、OCR、图表和文档理解等方面。作为开源模型,它为研究人员和开发者提供了强大的工具,以探索和构建基于视觉和语言的智能应用。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的深度交互
InternVL 2.5 是一个先进的多模态大型语言模型系列,它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,维持了其核心模型架构。该模型整合了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型,例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5 支持多图像和视频数据,具备动态高分辨率训练方法,能够在处理多模态数据时提供更好的性能。
多模态大型语言模型,支持图像和文本理解
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,保持了其核心模型架构。该模型集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5支持多图像和视频数据,通过动态高分辨率训练方法,增强了模型处理多模态数据的能力。
多模态大型语言模型,支持图像与文本的交互理解。
InternVL2_5-8B是由OpenGVLab开发的一款多模态大型语言模型(MLLM),它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强,以及数据质量提升。该模型采用'ViT-MLP-LLM'架构,集成了新增量预训练的InternViT与多种预训练语言模型,如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP projector。InternVL 2.5系列模型在多模态任务上展现出卓越的性能,包括图像和视频理解、多语言理解等。
多模态大型语言模型,融合视觉与语言理解。
InternVL2_5-26B是一个先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型保持了其前身的“ViT-MLP-LLM”核心模型架构,并集成了新增量预训练的InternViT与各种预训练的大型语言模型(LLMs),例如InternLM 2.5和Qwen 2.5,使用随机初始化的MLP投影器。InternVL 2.5系列模型在多模态任务中展现出卓越的性能,尤其在视觉感知和多模态能力方面。
先进的多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是OpenGVLab推出的多模态大型语言模型系列,它在InternVL 2.0的基础上进行了显著的训练和测试策略增强,以及数据质量提升。该模型系列能够处理图像、文本和视频数据,具备多模态理解和生成的能力,是当前多模态人工智能领域的前沿产品。InternVL 2.5系列模型以其高性能和开源特性,为多模态任务提供了强大的支持。
先进多模态大型语言模型系列
InternVL 2.5是一系列先进的多模态大型语言模型(MLLM),在InternVL 2.0的基础上,通过引入显著的训练和测试策略增强以及数据质量提升,进一步发展而来。该模型系列在视觉感知和多模态能力方面进行了优化,支持包括图像、文本到文本的转换在内的多种功能,适用于需要处理视觉和语言信息的复杂任务。
Qwen2-VL-7B是最新的视觉语言模型,支持多模态理解和文本生成。
Qwen2-VL-7B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。此外,Qwen2-VL还支持多语言,除了英语和中文,还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
最先进的视觉语言模型,支持多模态理解和文本生成。
Qwen2-VL-2B是Qwen-VL模型的最新迭代,代表了近一年的创新成果。该模型在视觉理解基准测试中取得了最先进的性能,包括MathVista、DocVQA、RealWorldQA、MTVQA等。它能够理解超过20分钟的视频,为基于视频的问题回答、对话、内容创作等提供高质量的支持。Qwen2-VL还支持多语言,除了英语和中文,还包括大多数欧洲语言、日语、韩语、阿拉伯语、越南语等。模型架构更新包括Naive Dynamic Resolution和Multimodal Rotary Position Embedding (M-ROPE),增强了其多模态处理能力。
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