先进的大型混合专家视觉语言模型
DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型,相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等多种任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2,分别拥有10亿、28亿和45亿激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下,与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比,达到了竞争性或最先进的性能。
先进的多模态理解模型,融合视觉与语言能力。
DeepSeek-VL2是一系列大型Mixture-of-Experts视觉语言模型,相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2包含三个变体:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2,分别拥有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下,与现有的开源密集和MoE基础模型相比,达到了竞争性或最先进的性能。
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。
大型视频-语言模型,提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B是由DAMO-NLP-SG团队开发的多模态大型语言模型,专注于视频内容的理解和生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面具有显著的性能,能够处理复杂的视频内容,并生成准确、自然的语言描述。它在空间-时间建模和音频理解方面进行了优化,为视频内容的智能分析和处理提供了强大的支持。
大型视频语言模型,提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 开发的大型视频语言模型,专注于视频内容的理解与生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面展现出卓越的性能,通过先进的空间时间建模和音频理解能力,为用户提供了一种新的视频内容分析工具。它基于 Transformer 架构,能够处理多模态数据,结合文本和视觉信息,生成准确且富有洞察力的输出。
一个通用的多模态模型,可用于问答、图像描述等任务
HuggingFaceM4/idefics-80b-instruct是一个开源的多模态模型,它可以接受图像和文本的输入,输出相关的文本内容。该模型在视觉问答、图像描述等任务上表现出色,是一个通用的智能助手模型。它由Hugging Face团队开发,基于开放数据集训练,提供免费使用。
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