LLaVA++

Extensão do modelo LLaVA, integrando Phi-3 e LLAMA-3, para melhorar a interação entre visão e linguagem.

Produto ComumProgramaçãoInteligência ArtificialProcessamento de Linguagem Natural

LLaVA++ é um projeto de código aberto que visa expandir as capacidades visuais do modelo LLaVA através da integração dos modelos Phi-3 e LLAMA-3. Desenvolvido por pesquisadores da Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI), este projeto melhora o desempenho do modelo em tarefas de seguimento de instruções e conjuntos de dados orientados para tarefas acadêmicas, combinando os mais recentes modelos de linguagem amplos.

Integra os modelos Phi-3 Mini Instruct e LLAMA-3 Instruct para melhorar a compreensão da linguagem.
Realiza comparações de desempenho em vários benchmarks e conjuntos de dados
demonstrando as vantagens do modelo.
Fornece modelos pré-treinados e modelos de ajuste fino com pesos LoRA para se adaptar a diferentes cenários de uso.
Oferece uma experiência de bate-papo interativo através do Google Colab.
Suporta pré-treinamento e ajuste fino do modelo para otimizar o desempenho em tarefas específicas.
Oferece instruções detalhadas de instalação e treinamento para facilitar o uso por pesquisadores e desenvolvedores.

Pesquisadores e desenvolvedores podem utilizar o LLaVA++ para pesquisa e desenvolvimento de modelos de linguagem.
Adequado para aplicações comerciais que requerem tarefas de compreensão e geração de linguagem.
O setor educacional pode utilizar este modelo para ensino e pesquisa de idiomas.
É de grande importância para a exploração de aplicações de inteligência artificial na combinação de visão e linguagem.

Na área da educação
o LLaVA++ pode ser utilizado para auxiliar no aprendizado de idiomas
fornecendo compreensão e geração de linguagem precisas.
Em aplicações comerciais
o LLaVA++ pode ser integrado para melhorar o nível de inteligência dos sistemas de atendimento ao cliente.

Passo 1: Acesse a página do projeto no GitHub
clone ou baixe o repositório de código do LLaVA++.
Passo 2: Siga o guia de instalação do projeto e atualize os pacotes de dependência necessários executando os scripts fornecidos.
Passo 3: Selecione um modelo pré-treinado ou realize o ajuste fino do modelo para atender às necessidades do cenário de aplicação.
Passo 4: Utilize o link do Google Colab fornecido para experimentar a funcionalidade de bate-papo interativo do modelo.

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LLaVA++ Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

474564576

Taxa de Rejeição

36.20%

Média de Páginas por Visita

6.1

Duração Média da Visita

00:06:34

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LLaVA++ Distribuição Geográfica das Visitas

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LLaVA++ Alternativas

LLaVA++ — Extensão do modelo LLaVA, integrando Phi-3 e LLAMA-3, para melhorar a interação entre visão e linguagem.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de linguagem inglês de alto desempenho, adequado para diversas tarefas.

OLMo 2 — Modelo de linguagem totalmente aberto de última geração

MAP-NEO — Um modelo de linguagem grande completamente de código aberto, oferecendo capacidades avançadas de processamento de linguagem natural.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

Xwen-Chat — Xwen-Chat é um conjunto de modelos de linguagem grandes focados em diálogo em chinês, oferecendo diversos modelos e serviços de geração de linguagem.

MiniMax-01 — Modelo de linguagem poderoso com 456 bilhões de parâmetros, capaz de processar contextos de até 4 milhões de tokens.

Sonus-1 — Sonus-1: Inaugurando uma nova era para modelos de linguagem de grande porte (LLMs)

FlagAI — Projeto de código aberto de algoritmos, modelos e ferramentas de otimização de modelos de linguagem grandes (LLMs) - uma solução completa.

Modelo de Geração de Voz CosyVoice 2.0-0.5B — Modelo de síntese de voz eficiente e multilíngue

OLMo-2-1124-7B-RM — Modelo de linguagem grande, usado para geração e classificação de texto

ProactiveAgent — Agente proativo baseado em modelos de linguagem grandes, que prevê as necessidades do usuário e oferece ajuda de forma proativa.

OpenScholar — Modelo de linguagem aprimorado por recuperação para síntese de literatura científica

Demonstração do Qwen Turbo 1M — Demonstração do Qwen Turbo 1M é um espaço do Hugging Face fornecido pela Qwen.

O1-Journey — O1 Jornada de Replicação: Relatório de Progresso Estratégico - Parte 1

Zamba2-7B — Modelo de linguagem pequeno e de alto desempenho

Amostragem baseada em entropia — Técnica de amostragem baseada em entropia, otimizando a diversidade e a precisão da saída do modelo.

Llama-3.2-3B — Modelo de linguagem grande multilíngue

YunHu Ai — Assistente de inteligência artificial que cria infinitas possibilidades

InteliLingua — Explore a mundo da inteligência ilimitada e construa o caminho perfeito para a convergência.

GRIN-MoE — Modelo de especialista misto de alto desempenho e baixo consumo de recursos.

Mistral-Small-Instruct-2409 — Modelo de IA de ajuste fino instrutivo de alto desempenho

xAI — Inteligência artificial que acelera as descobertas científicas humanas

assistant-ui-stockbroker — Assistente de Inteligência Artificial para corretores de ações, oferecendo conselhos de investimento profissionais.

MemoRAG — Estrutura RAG baseada em memória, para aplicações multipropósito.

SuperPrompt — Projetado para ajudar na compreensão da engenharia de prompts para agentes de IA.

RAGLAB — Estrutura unificada modular e orientada a pesquisa para recuperação aprimorada de geração

DeepSeek-V2.5 — Modelo de inteligência artificial que integra capacidades gerais e de programação

Modelo de IA Xihu — Modelo multimodal com alta inteligência emocional e intelectual

RWKV v6 Finch 14B — RWKV v6 Finch 14B, modelo de linguagem grande de código aberto, eficiente no processamento de textos longos.