M2RAG

Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

Normales ProduktProgrammierungMultimodalRetrieval-augmented Generation

M2RAG ist ein Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten. Es beantwortet Fragen durch das Abrufen multimodaler Dokumente und bewertet die Fähigkeit multimodaler großer Sprachmodelle (MLLMs), multimodales Kontextwissen zu nutzen. Das Modell wurde in Aufgaben wie Bildbeschreibung, multimodales Frage-Antwort-Spiel, Faktenprüfung und Bildumordnung bewertet, um die Effektivität des Modells beim Lernen in multimodalen Kontexten zu verbessern. M2RAG bietet Forschern eine standardisierte Testplattform, die die Entwicklung multimodaler Sprachmodelle fördern soll.

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M2RAG — Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

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

Data-Juicer — Ein ganzheitliches Datenverarbeitungssystem zur Bereitstellung hochwertiger Daten für große Sprachmodelle.

AgentScope — Entwicklung von Multi-Agenten-Anwendungen mit Unterstützung großer Sprachmodelle.

Cantor — Innovativer multimodaler Kettengedankenrahmen zur Verbesserung der visuellen Schlussfolgerungsfähigkeit

DocLLM — Multimodales Dokumentenverständnismodell

Unified-IO 2 — Ein einheitliches multimodales Generierungsmodell

ImageBind — KI-basierte Multimodale Datenbindung

JinaChat — Mehr Modalitäten, längeres Gedächtnis, geringere Kosten

Argo — Erstellen Sie ganz einfach Ihr eigenes großes Sprachmodell – exklusives Wissen, komplett lokal.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) ist ein Framework zur Verbesserung der Inferenzleistung großer Sprachmodelle.

Aya Vision — Aya Vision ist ein mehrsprachiges, multimodales visuelles Modell von Cohere, das darauf abzielt, das Verständnis von visuellem und Textmaterial in mehrsprachigen Szenarien zu verbessern.

Eliminierungsspiel — Ein Benchmark-Testframework zur Bewertung der Intelligenz großer Sprachmodelle in komplexen sozialen Spielen, inspiriert vom Spiel "Werwolf".

EgoLife — EgoLife ist ein langfristiges, multimodales und mehrperspektivisches Projekt für einen KI-Assistenten im Alltag, das darauf abzielt, die Forschung zum Verständnis von Langzeitkontexten voranzutreiben.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

ViDoRAG — ViDoRAG ist ein dynamisches iteratives Inferenz-Agenten-Framework, das die visuelle Dokumentensuche mit der Generierung kombiniert.

SkyPilot RAG — SkyPilot RAG ist ein auf SkyPilot basierendes Retrieval-Augmented Generation-System (RAG) zur Verarbeitung von groß angelegten juristischen Dokumenten zur Suche und Analyse.

Mochii AI — Mochii AI ist ein personalisiertes KI-Ökosystem, das von hochmodernen Modellen unterstützt wird und die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI vorantreibt.

Level-Navi Agent-Suche — Level-Navi Agent ist ein sofort einsetzbares Framework, das große Sprachmodelle zur tiefgehenden Abfrageanalyse und präzisen Suche nutzt.

TheoremExplainAgent — TheoremExplainAgent ist ein intelligentes System zur Generierung multimodaler Erklärvideos für Theoreme.

SWE-RL — Verbesserung der Inferenzfähigkeit großer Sprachmodelle in der Entwicklung von Open-Source-Software durch verstärkendes Lernen

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct ist ein leichtgewichtiges, multimodales Basismodell von Microsoft, das Text-, Bild- und Audioeingaben unterstützt.

DeepSeek Japanisch — DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das sich auf logisches Denken, Mathematik und Programmieraufgaben spezialisiert hat und kostenlos nutzbar ist.

bRAG-langchain — Ein Open-Source-Projekt zum Erstellen von Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

Coding-Tutor — Erkundung des Potenzials großer Sprachmodelle als Programmierhilfe und Einführung des Trace-and-Verify-Workflows.

ZeroBench — ZeroBench ist ein hoch anspruchsvoller visueller Benchmark für moderne, große multimodale Modelle.

MoBA — MoBA ist ein hybrider Block-Aufmerksamkeitsmechanismus für lange Textkontexte, der die Effizienz von großen Sprachmodellen verbessern soll.

Magma — Magma ist ein grundlegendes, multimodal einsetzbares Modell, das multimodale Eingaben versteht und verarbeitet und für komplexe Aufgaben und Umgebungen verwendet werden kann.

Grok 3 — Das neueste Flaggschiff-AI-Modell Grok 3 von xAI, mit leistungsstarker Inferenz und multimodaler Verarbeitungsfähigkeit.

CLaMP 3 — CLaMP 3 ist ein einheitlicher Rahmen für die musikbezogene Informationsrecherche über verschiedene Modalitäten und Sprachen hinweg.