4M

Framework d'entraînement de modèles multimodaux et multitâches

Sélection InternationaleImageApprentissage multimodalModèle Transformer

4M est un framework conçu pour entraîner des modèles multimodaux et multitâches. Il est capable de traiter diverses tâches de vision et de réaliser une génération conditionnelle multimodale. Des analyses expérimentales démontrent sa généralisation et son extensibilité aux tâches visuelles, jetant ainsi les bases d'explorations plus poussées de l'apprentissage multimodal dans le domaine de la vision et au-delà.

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4M — Framework d'entraînement de modèles multimodaux et multitâches

IPAdapter-Instruct — Modèle de génération d'images.

VideoLLaMA2-7B-Base — Grand modèle linguistique vidéo, offrant la génération de réponses à des questions visuelles et de sous-titres vidéo.

ModernBERT-base — Modèle d'encodeur bidirectionnel hautement performant pour le traitement de longs textes

Diffusion-Vas — Recherche avancée sur la segmentation d'objets invisibles et le remplissage de contenu vidéo

DeepSeek-VL2-Small — Modèle linguistique visuel de grande taille et avancé à experts mixtes

InternViT-300M-448px-V2_5 — Version améliorée basée sur InternViT-300M-448px, améliorant les capacités d'extraction des caractéristiques visuelles.

Florence-VL — Outil d'amélioration des modèles de langage visuel, combinant un encodeur visuel génératif et une technique de fusion profonde et large.

LUAR — Modèle d'apprentissage des représentations d'auteurs basé sur Transformer

NVLM — Modèle linguistique multimodal de pointe, offrant des performances de pointe pour les tâches visuelles et linguistiques.

LongLLaVA — Modèle linguistique multimodal de grande taille extensible à 1000 images de manière efficace

EAGLE — Exploration de l'espace de conception des grands modèles linguistiques multimodaux

Llama3-s v0.2 — Dernier point de contrôle multimodal, améliorant la compréhension de la parole.

llama3-s — Un modèle linguistique open source en cours d'entraînement, doté de capacités d'« audition ».

Explicateur de Transformateurs — Outil de visualisation pour une compréhension approfondie du modèle Transformer

MusiConGen — Modèle de génération de musique à partir de texte basé sur Transformer

emo-visual-data — Jeu de données d'annotation visuelle d'émojis

llama3v — Modèle de vision SOTA (State Of The Art) basé sur Llama3 8B

llava-llama-3-8b-v1_1 — Modèle LLaVA optimisé par XTuner, combinant traitement d'images et de texte.

MyGO — Outil de complétion de graphe de connaissances multimodales

MATHVERSE — Exploration des capacités des grands modèles de langage multimodaux à résoudre des problèmes mathématiques visuels.

Modèles Mondiaux de Grande Envergure — Modèles Mondiaux de Grande Envergure : Compréhension de la vidéo et du langage

Show-1 — Show-1 combine les modèles de diffusion de pixels et de variables latentes pour générer des vidéos à partir de texte de manière efficace et de haute qualité.

MusicLM — Modèle texte-vers-audio générant de la musique haute fidélité