LLaVA++

LLaVAモデルを拡張し、Phi-3とLLaMA-3を統合することで、視覚と言語モデル間のインタラクション能力を向上させました。

一般製品プログラミング人工知能自然言語処理

LLaVA++は、Phi-3とLLaMA-3モデルを統合することでLLaVAモデルの視覚能力を拡張することを目的としたオープンソースプロジェクトです。Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)の研究者によって開発され、最新の巨大言語モデルを組み合わせることで、指示への遵守や学術的なタスク指向データセットにおけるモデルのパフォーマンスを強化しています。

Phi-3 Mini InstructとLLaMA-3 Instructモデルを統合し、言語理解能力を向上させます。
複数のベンチマークテストとデータセットで性能比較を行い、モデルの優位性を示しました。
様々な使用シナリオに対応するため、事前学習済みモデルとLoRAウェイト微調整モデルを提供しています。
Google Colabを通じてインタラクティブなチャット体験を提供します。
特定のタスクのパフォーマンスを最適化するために、モデルの事前学習と微調整をサポートします。
研究者や開発者が容易に使用できるよう、詳細なインストールとトレーニング手順を提供しています。

研究者や開発者は、LLaVA++を使用して言語モデルの研究開発を行うことができます。
言語理解と生成タスクが必要な商業アプリケーションに適しています。
教育分野では、このモデルを言語教育や研究に利用できます。
視覚と言語を組み合わせた人工知能の応用を探求する上で重要な意味を持ちます。

教育分野では、LLaVA++は言語学習の補助ツールとして使用でき、正確な言語理解と生成を提供します。
商業アプリケーションでは、LLaVA++を統合することで、カスタマーサービスシステムのインテリジェンスレベルを向上させることができます。
研究機関では、LLaVA++を使用して言語モデルの学術研究を行い、関連論文を発表することができます。

ステップ1：GitHubプロジェクトページにアクセスし、LLaVA++のコードリポジトリをクローンまたはダウンロードします。
ステップ2：プロジェクトのインストールガイドに従って、提供されているスクリプトを実行し、必要な依存関係パッケージを更新します。
ステップ3：必要に応じて、事前学習済みモデルを選択するか、特定のアプリケーションシナリオに合わせてモデルを微調整します。
ステップ4：提供されているGoogle Colabリンクを使用して、モデルのインタラクティブなチャット機能を体験します。
ステップ5：プロジェクトのドキュメントとガイドに従って、モデルのトレーニングとテストを行い、モデルのパフォーマンスを評価します。

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LLaVA++ — LLaVAモデルを拡張し、Phi-3とLLaMA-3を統合することで、視覚と言語モデル間のインタラクション能力を向上させました。

OLMo-2-1124-13B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高性能英語言語モデル

OLMo 2 — 最先端、完全にオープンな言語モデル

MAP-NEO — 完全オープンソースの大規模言語モデルで、高度な自然言語処理能力を提供します。

Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

MiniMax-01 — 4,560億パラメーターを持つ強力な言語モデルで、最大400万トークンのコンテキストを処理可能です。

Sonus-1 — Sonus-1：次世代大規模言語モデル（LLM）の幕開け

FlagAI — 一站式の大規模言語モデルアルゴリズム、モデル、最適化ツールを提供するオープンソースプロジェクト

CosyVoice音声生成大規模モデル2.0-0.5B — 効率的で多言語対応の音声合成モデル

OLMo-2-1124-7B-RM — テキスト生成と分類に使用される大規模言語モデル

ProactiveAgent — 大規模言語モデルに基づくプロアクティブなエージェント。ユーザーのニーズを予測し、能動的に支援します。

OpenScholar — 科学文献合成のための検索拡張型言語モデル

Qwen Turbo 1M デモ — Qwen Turbo 1M デモは、Qwenが提供するHugging Face Spaceです。

O1-Journey — O1複製の旅：戦略進捗報告第一部

プロンプトエンジニアリング — 包括的なプロンプトエンジニアリング技術リソース集

Zamba2-7B — 高性能小型言語モデル

エントロピーベースサンプリング — エントロピーに基づくサンプリング技術により、モデル出力の多様性と精度を最適化します。

Llama-3.2-3B — 多言語大規模言語モデル

云虎AI — 無限の可能性を生み出すAIアシスタント

智語 — 無限の可能性を秘めた知能を探求し、より完璧な統合への道を構築します。

GRIN-MoE — 高性能、低リソース消費の混合専門家モデル

Mistral-Small-Instruct-2409 — 高性能指令微調整AIモデル

xAI — 人類の科学的発見を加速させる人工知能

assistant-ui-stockbroker — 株式ブローカーAIアシスタント。専門的な投資アドバイスを提供します。

MemoRAG — メモリベースのRAGフレームワークで、あらゆる用途に対応します。

SuperPrompt — AIエージェントのエンジニアリングプロンプトに関する理解を深めることを目的としたプロジェクトです。

rStar — 自己と対戦する相互推論によって、小型言語モデルの問題解決能力を向上させます。

RAGLAB — モジュール化された研究指向の検索増強生成統合フレームワーク

DeepSeek-V2.5 — 汎用能力とプログラミング能力を統合したAIモデル