Ferret-UI-Llama8b

Ein multimodaler großes Sprachmodell (MLLM) basierend auf Llama-3-8B, das sich auf UI-Aufgaben konzentriert.

Normales ProduktProgrammierungMultimodalGroßes Sprachmodell

Ferret-UI ist das erste multimodale großes Sprachmodell (MLLM), das sich auf Benutzeroberflächen konzentriert und speziell für Aufgaben der Referenzauslösung, Lokalisierung und Inferenz entwickelt wurde. Es basiert auf Gemma-2B und Llama-3-8B und kann komplexe Benutzeroberflächenaufgaben ausführen. Diese Version folgt der Forschungsarbeit von Apple und ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Bild-zu-Text-Aufgaben mit Stärken in Dialog und Textgenerierung.

• Referenzauslösung: Verstehen und Verarbeiten von Referenzausdrücken in Bildern.
• Lokalisierung: Bestimmung der Position bestimmter Objekte in Bildern.
• Inferenzaufgaben: Ausführen komplexer Inferenzaufgaben basierend auf Bild- und Textinformationen.
• Bild-zu-Text: Umwandlung von Bildinhalten in Textbeschreibungen.
• Dialogsystem: Unterstützung von Dialoginteraktionen basierend auf Bildern und Text.
• Textgenerierung: Generierung von zugehörigem Text basierend auf Bildinhalten.
• Multimodale Interaktion: Interaktion unter Einbeziehung von Bild- und Textinformationen.
• Anpassbare Codeunterstützung: Ermöglicht Benutzern die Anpassung des Modellverhaltens nach Bedarf.

Zielgruppe sind Entwickler und Forscher
insbesondere solche
die im Bereich der Künstlichen Intelligenz arbeiten und Bild- und Textdaten verarbeiten sowie Anwendungen auf Basis von Sprachmodellen entwickeln. Dieses Modell kann ihnen helfen
intelligentere Benutzeroberflächen zu erstellen
die Benutzererfahrung zu verbessern und tiefere Verbindungen zwischen Bildern und Text herzustellen.

Beispiel 1: Generieren Sie mit dem Ferret-UI-Llama8b-Modell Produktbeschreibungen für eine E-Commerce-Website.
Beispiel 2: Verwenden Sie das Modell im Kundensupport-System
um von Benutzern hochgeladene Screenshots zu verstehen und entsprechende Hilfe anzubieten.
Beispiel 3: Unterstützen Sie im Bildungsbereich das Lernen komplexer Konzepte durch Bilderkennung und Textbeschreibungen.

1. Laden Sie die notwendigen Python-Dateien herunter: builder.py
conversation.py
inference.py
model_UI.py
mm_utils.py.

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Ferret-UI-Llama8b Neueste Verkehrssituation

Monatliche Gesamtbesuche

29742941

Absprungrate

44.20%

Durchschnittliche Seiten pro Besuch

5.9

Durchschnittliche Besuchsdauer

00:04:44

Ferret-UI-Llama8b Besuchstrend

Ferret-UI-Llama8b Geografische Verteilung der Besuche

Ferret-UI-Llama8b Traffic-Quellen

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Ferret-UI-Llama8b

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Ferret-UI-Llama8b Alternativen

Ferret-UI-Llama8b — Ein multimodaler großes Sprachmodell (MLLM) basierend auf Llama-3-8B, das sich auf UI-Aufgaben konzentriert.

InternVL2.5-38B-MPO — Die InternVL2.5-MPO-Modellreihe basiert auf InternVL2.5 und der Mixed Preference Optimization (MPO) und bietet herausragende Leistung.

ultravox-v0_4_1-llama-3_1-70b — Multimodales Sprachgroßsprachmodell

Magma-8B — Magma-8B ist ein von Microsoft entwickeltes multimodales KI-Modell, das Bild- und Texteingaben verarbeiten und Textausgaben generieren kann.

MNN Großmodell Android App — Eine voll funktionsfähige Android-Anwendung für ein großes Sprachmodell mit Multimodalitätsunterstützung.

SmolVLM-256M-Instruct — SmolVLM-256M ist das weltweit kleinste multimodale Modell und verarbeitet effizient Bild- und Texteingaben zur Erzeugung von Textausgaben.

InternVL2.5-78B-MPO — Dies ist eine Serie fortschrittlicher multimodaler großer Sprachmodelle, die eine herausragende Gesamtleistung aufweisen.

MinMo — MinMo ist ein multimodaler großes Sprachmodell für nahtlose Sprachinteraktion.

Dria-Agent-a-7B — Ein großes Sprachmodell, basierend auf der Qwen2.5-Coder-Serie, spezialisiert auf Agentenanwendungen.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — Quantisiertes, großes Sprachmodell basierend auf einem spezifischen Modell, geeignet für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

InternVL2_5-26B-MPO-AWQ — Ein fortschrittliches, multimodal großes Sprachmodell mit herausragender multimodaler Inferenzfähigkeit.

VITA-1.5 — VITA-1.5: Ein multimodaler großes Sprachmodell der GPT-4o-Klasse für Echtzeit-Video- und Sprachinteraktion

InternVL2_5-26B-MPO — Großes multimodaler Sprachmodell, das die Interaktion zwischen visuellen und sprachlichen Informationen verbessert.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct — Open-Source-Modell zur Bewertung von Halluzinationen

InternVL2_5-8B-MPO-AWQ — Großes multimodales Sprachmodell zur Verbesserung der Interaktion zwischen Bild und Sprache.

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-v1.1 — Open-Source-Modell zur Halluzinationsevaluation

InternVL2_5-8B-MPO — Großes multimodales Sprachmodell mit hervorragender Gesamtperformance.

HuatuoGPT-o1-8B — Erweitertes großes Sprachmodell für den medizinischen Bereich

InternVL2_5-4B-MPO-AWQ — Großes multimodales Sprachmodell, optimiert für die Interaktion zwischen Bild und Text.

InternVL2_5-4B-MPO — Großes, multimodales Sprachmodell, das herausragende Gesamtperformanz zeigt.

Valley 2.0 — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

Valley-Eagle-7B — Multimodales großes Sprachmodell zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

Valley — Multimodales großes Sprachmodell zur Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten

Image to Prompt AI — KI-basiertes Tool zur Bildbeschreibung

InternVL2_5-2B-MPO — Fortgeschrittenes multimodales großes Sprachmodell

InternVL2_5-1B-MPO — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung des umfassenden Verständnisses von visuellen und sprachlichen Informationen.

InternVL2-8B-MPO — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der multimodalen Inferenzfähigkeit.

Llama-Lynx-70b-4bit-Quantisiert — Ein quantisiertes Textgenerierungsmodell mit 70 Milliarden Parametern.

POINTS-Yi-1.5-9B-Chat — Neueste Fortschritte im Bereich visueller Sprachmodelle, integriert mit neuen Technologien von WeChat AI.

POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat — Neueste Fortschritte bei visuellen Sprachmodellen