MATHVERSE

Untersuchung der Fähigkeiten multimodaler großer Sprachmodelle bei der Lösung visueller mathematischer Probleme

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Das MATHVERSE-Projekt zielt darauf ab, die Fähigkeit multimodaler großer Sprachmodelle zur Verarbeitung und zum Verständnis visueller mathematischer Probleme zu bewerten, insbesondere die Analyse und Interpretation von Diagrammen innerhalb der Problemstellung.

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MATHVERSE — Untersuchung der Fähigkeiten multimodaler großer Sprachmodelle bei der Lösung visueller mathematischer Probleme

MAVIS — Mathematisch-visuelles, durch Instruktion optimiertes Modell

EurusPRM-Stage1 — EurusPRM-Stage1 ist ein auf impliziten Prozessbelohnungen basierendes Reinforcement-Learning-Modell zur Verbesserung der Inferenzfähigkeit von generativen Modellen.

DeepSeek-VL2-Small — Ein fortschrittliches, großes visuelles Sprachmodell mit Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur

MMAudio — MMAudio generiert synchronisiertes Audio basierend auf Video- und/oder Texteingaben.

InternViT-300M-448px-V2_5 — Verbesserte Version von InternViT-300M-448px mit verbesserter visueller Merkmalsextraktion.

Florence-VL — Visuell-sprachliches Modell-Enhancement-Tool, kombiniert einen generativen visuellen Encoder mit Deep-Broad-Fusion-Technologie.

LLaVA-o1 — Visuell-sprachliches Modell, das schrittweise Schlussfolgerungen ziehen kann.

PPLLaVA — GPU-implementiertes Modell zum Verständnis von Videosequenzen

Agent S — Agent S: Ein offenes Agenten-Framework, das es Computern ermöglicht, Computer wie Menschen zu nutzen.

FakeShield — Erklärbares Bilddetektor- und Lokalisierungsmodell auf Basis multimodaler, großer Sprachmodelle

LLaVA-Video — Forschung zu Video-Anweisungsoptimierung und synthetischen Daten

NVLM — Ein hochmodernes, multimodales großes Sprachmodell, das fortschrittliche Leistung bei visuellen und sprachlichen Aufgaben erzielt.

Qwen2.5 — Open-Source-Großes Sprachmodell, unterstützt mehrsprachigen Betrieb und Anwendungen in Fachbereichen.

LongLLaVA — Effizientes Skalieren eines multimodalen großen Sprachmodells auf 1000 Bilder

EAGLE — Exploration des Designs von multimodalen, großen Sprachmodellen

SlowFast-LLaVA — Ein vortrainiertes, großes Sprachmodell für Videoverständnis und -schlussfolgerung.

Llama3-s v0.2 — Neuester multimodaler Checkpoint zur Verbesserung des Sprachverständnisses.

llama3-s — Ein sich in der Entwicklung befindliches, quelloffenes Sprachmodell mit der Fähigkeit zum 'Hören'.

LongVA — Ein Langkontext-Transformationsmodell, das Sprache in visuelle Informationen übersetzt.

MG-LLaVA — Innovatives MLLM mit mehrgranularer visueller Anweisungsoptimierung

Stable Diffusion 3 Kostenlose Online-Version — Fortschrittliches Text-zu-Bild-Modell

VideoLLaMA2-7B-Base — Großes Video-Sprachmodell, das visuelle Frage-Antwort-Systeme und die automatische Videountertitelung bietet.

emo-visual-data — Emoji-Visual-Daten-Datensatz

llama3v — Spitzenmodell (State of the Art) für visuelle Anwendungen, basierend auf Llama3 8B.

CuMo — Eine fortschrittliche Architektur zur Erweiterung multimodaler großer Sprachmodelle (LLMs).

ChatGLM-Math — Verbessert die Fähigkeit großer Sprachmodelle, mathematische Probleme zu lösen

Bunny — Eine Familie leichter, aber leistungsstarker multimodaler Modelle.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Ein von XTuner optimiertes LLaVA-Modell mit kombinierten Bild- und Textverarbeitungsfähigkeiten.

MyGO — Tool zur Vervollständigung multimodaler Wissensgraphen