Aquila-VL-2B-llava-qwen

Visuell-linguistisches Modell, das Bild- und Textinformationen zur intelligenten Verarbeitung kombiniert.

Normales ProduktBildVisuell-linguistisches ModellMultimodal

Das Aquila-VL-2B-Modell ist ein visuell-linguistisches Modell (VLM), das auf dem LLaVA-One-Vision-Framework trainiert wurde. Es verwendet das Qwen2.5-1.5B-instruct-Modell als Sprachmodell (LLM) und siglip-so400m-patch14-384 als visuelle Komponente. Das Modell wurde auf dem selbst erstellten Infinity-MM-Datensatz trainiert, der etwa 40 Millionen Bild-Text-Paare enthält. Dieser Datensatz kombiniert öffentlich zugängliche Daten aus dem Internet mit synthetischen Anweisungsdaten, die mit einem Open-Source-VLM-Modell generiert wurden. Die Open-Source-Veröffentlichung des Aquila-VL-2B-Modells zielt darauf ab, die Entwicklung multimodaler Fähigkeiten, insbesondere in der kombinierten Verarbeitung von Bildern und Texten, voranzutreiben.

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Aquila-VL-2B-llava-qwen — Visuell-linguistisches Modell, das Bild- und Textinformationen zur intelligenten Verarbeitung kombiniert.

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B ist ein neuestes visuell-linguistisches Modell, das multimodalen Verständnisses und Textgenerierung unterstützt.

Falcon 2 — Falcon 2 ist ein quelloffenes, mehrsprachiges und multimodales Modell mit der Fähigkeit zur Bild-zu-Text-Konvertierung.

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

Qwen2.5-VL — Qwen2.5-VL ist ein leistungsstarkes visuell-linguistisches Modell, das Bild- und Videoinhalte versteht und entsprechenden Text generiert.

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

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

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

InternVL2_5-1B — Multimodales großes Sprachmodell, das Bild- und Textverständnis unterstützt.

InternVL2_5-38B — Fortschrittliche Serie großer multimodaler Sprachmodelle

OpenGVLab InternVL — Ein KI-basiertes visuell-linguistisches Modell, das Bildanalyse- und beschreibungsdienste bietet.

Qwen2-VL-2B — Spitzenmodell für visuelle Sprachmodelle, unterstützt multimodales Verständnis und Textgenerierung.

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

DataChain — Moderne Python-Datenrahmen-Bibliothek, speziell für Künstliche Intelligenz entwickelt.

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

GPTS4O.SO — Multimodale KI-Plattform, die Text-, Bild- und Audiointeraktionen integriert.

UniMuMo — Universelle Text-, Musik- und Bewegungsgenerierungsmodell

Molmo — Eine Familie fortschrittlicher multimodaler KI-Modelle

Pixtral-12B-2409 — Multimodales 12B-Parameter-Modell, das einen visuellen Encoder zur Verarbeitung von Bildern und Texten integriert.

Phi-3.5-Vision — Ein fortschrittliches multimodales Modell, das Bild- und Textverständnis unterstützt.

LLaVA-NeXT — Großes multimodaler Modell zur Verarbeitung von mehreren Bildern, Videos und 3D-Daten.

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

Gemini 1.5 Flash — Ein leichtgewichtiges, leistungsstarkes KI-Modell von Google, das für hochfrequente Aufgaben in großem Maßstab entwickelt wurde.

MetaCLIP — Ein fortschrittliches Machine-Learning-Modell für Bild- und Textdaten, das sich auf Datenqualität und Transparenz konzentriert.

GenAI-Kurse — KI-Lernplattform

idefics-80b — Ein allgemeines multimodaler Modell, das für Aufgaben wie Frage-und-Antwort und Bildbeschreibung verwendet werden kann.

Shap-E — Generierung von 3D-Objekten basierend auf Text- oder Bildbeschreibungen.

Yi-VL-34B — Erweitertes Open-Source-Multimodalmodell

TinyGPT-V — Effizientes multimodales großes Sprachmodell

ml-ferret — End-to-End MLLM für präzise Referenzierung und Lokalisierung