emo-visual-data

Conjunto de datos de anotación visual de emojis

Producto ComúnImagenConjunto de datosAprendizaje multimodal

emo-visual-data es un conjunto de datos de anotación visual de emojis de acceso público. Recopila 5329 emojis mediante anotaciones visuales realizadas con los proyectos glm-4v y step-free-api. Este conjunto de datos se puede utilizar para entrenar y probar modelos grandes multimodales, y es de gran importancia para comprender la relación entre el contenido de la imagen y su descripción textual.

Recopila 5329 emojis para anotación visual y aprendizaje multimodal.
Utiliza la API glm-4v y step-free-api para el análisis y la anotación de imágenes.
Se puede utilizar para crear agentes inteligentes
mejorando la precisión del procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento de imágenes.
Proporciona una interfaz de dibujo para que los usuarios puedan obtener emojis directamente.
El conjunto de datos admite el aprendizaje multimodal
lo que ayuda a mejorar la capacidad del modelo para comprender imágenes y texto.
Proporciona un enlace de descarga completo para facilitar el acceso y uso del conjunto de datos.

Este conjunto de datos es adecuado para investigadores y desarrolladores en los campos del procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora
especialmente aquellos que se centran en el aprendizaje multimodal y la anotación de imágenes. Puede ayudarles a entrenar modelos más inteligentes y mejorar su comprensión del contenido de las imágenes.

Los investigadores utilizan este conjunto de datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo con el fin de mejorar la comprensión de los emojis en las redes sociales.
Los desarrolladores utilizan la información de imágenes y texto del conjunto de datos para crear aplicaciones capaces de reconocer y generar emojis automáticamente.
Las instituciones educativas utilizan este conjunto de datos como material didáctico para ayudar a los estudiantes a aprender sobre el procesamiento de imágenes y la comprensión del lenguaje natural.

Acceda a la página de GitHub de emo-visual-data para obtener información básica y las condiciones de uso del conjunto de datos.
Elija el método de descarga adecuado según sus necesidades
como descargar el archivo completo del conjunto de datos a través de Google Drive.
Lea el archivo README para comprender la estructura del conjunto de datos y cómo utilizar los archivos que contiene.
Utilice la interfaz de dibujo de glm-free-api para obtener emojis

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emo-visual-data — Conjunto de datos de anotación visual de emojis

Dolphin R1 — Dolphin R1 es un conjunto de datos para entrenar modelos de inferencia, que contiene 800.000 muestras.

Nemotron-CC — Convierte Common Crawl en un conjunto de datos de preentrenamiento a largo plazo y de alta calidad

Florence-VL — Herramienta de mejora de modelos de lenguaje visual, que combina un codificador visual generativo y una técnica de fusión de profundidad y amplitud.

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B — Conjunto de datos de mezcla de preferencias multilingüe a gran escala

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.

Llama3-s v0.2 — Punto de control multimodal más reciente, mejora la capacidad de comprensión del habla.

MedTrinity-25M — Conjunto de datos médicos multimodales a gran escala

llama3-s — Un modelo de lenguaje abierto de código abierto en entrenamiento, con capacidad de "audición".

DCLM-baseline — Conjunto de datos de referencia para modelos lingüísticos de alto rendimiento

LongVA — Modelo de transformación de contexto largo de lenguaje a visión

ImageInWords — Un modelo para generar descripciones de imágenes extremadamente detalladas, utilizado para entrenar modelos de lenguaje visual.

WildChat — Un corpus de datos compuesto por interacciones entre usuarios del mundo real y ChatGPT.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Modelo LLaVA optimizado por XTuner, que combina el procesamiento de imágenes y texto.

FineWeb — Conjunto de datos web en inglés de alta calidad

MNBVC — MNBVC es un corpus de texto en chino de escala masiva, comparable a los 40 TB de datos utilizados para entrenar ChatGPT.

RoleLLM — Marco de juego de roles para modelos lingüísticos grandes

Inst-Inpaint — Algoritmo de restauración de imágenes basado en entrada de lenguaje natural

Modelo de incrustación de texto Gemini Embedding — Gemini Embedding es un modelo de incrustación de texto avanzado que proporciona una potente capacidad de comprensión del lenguaje a través de la API de Gemini.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

Clon — Clon es un robot humanoide con tecnología revolucionaria de músculos artificiales Myofiber, capaz de caminar de forma natural.

ViDoRAG — ViDoRAG es un marco de agentes de razonamiento iterativo dinámico que combina la recuperación de documentos visuales con la generación mejorada.

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilot es un espacio de trabajo de IA para el sector sanitario que simplifica el flujo de trabajo de la documentación clínica y mejora la eficiencia.

Migician — Migician es un modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño centrado en la localización de múltiples imágenes, capaz de realizar una localización precisa de múltiples imágenes de forma libre.

Agente de búsqueda Level-Navi — El Agente Level-Navi es un marco que se puede usar sin entrenamiento, que utiliza modelos de lenguaje extenso para una comprensión profunda de las consultas y una búsqueda precisa.

IndexTTS — Sistema de texto a voz (TTS) de muestra cero, eficiente y controlable de grado industrial

olmOCR — olmOCR es un conjunto de herramientas para linealizar PDF para el entrenamiento de conjuntos de datos LLM.

Extensiones de IA de Raycast — Raycast lanza las Extensiones de IA, que permiten interactuar mediante comandos de lenguaje natural con las aplicaciones de su ordenador y ejecutar tareas.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.