Valley 2.0

多模态大型语言模型，提升文本、图像和视频数据处理能力。

普通产品其他多模态大型语言模型

Valley是由字节跳动开发的多模态大型模型（MLLM），旨在处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，远超过其他开源模型，并在OpenCompass多模态模型评估排行榜上展现了出色的性能，平均得分67.40，位列已知开源MLLMs（<10B）中的前两名。

- 处理文本、图像和视频数据：Valley能够理解和处理多种类型的数据，提供更全面的服务。
- 内部电子商务和短视频基准测试最佳结果：在内部测试中表现优异，超过其他模型。
- OpenCompass排行榜前列：在多模态模型评估中排名靠前，显示了其强大的性能。
- 支持多种任务：Valley能够处理多种任务，包括但不限于文本理解、图像识别和视频分析。
- 开源模型：Valley的代码在GitHub上开源，便于社区贡献和进一步开发。
- 与Hugging Face合作：Valley模型在Hugging Face平台上提供，方便研究人员和开发者使用。
- 学术论文支持：Valley的研究论文发布在arXiv上，为技术细节和理论基础提供支持。

Valley的目标受众是研究人员、开发者以及需要处理多模态数据的企业。它适合他们因为它提供了一个强大的工具来理解和分析文本、图像和视频数据，帮助他们在各自的领域中实现更高效的数据处理和分析。

1. 电子商务平台使用Valley分析用户评论和产品图片，以改善产品推荐系统。
2. 短视频平台利用Valley进行内容审核，自动识别和过滤不当内容。
3. 教育平台使用Valley分析教学视频，自动生成课程摘要和关键点。

1. 访问Valley的GitHub页面，下载模型代码。
2. 阅读Valley的学术论文，了解模型的工作原理和技术细节。
3. 在Hugging Face平台上找到Valley模型，并按照指南进行模型训练或推理。
4. 根据具体需求，对Valley模型进行定制和优化。
5. 将Valley模型集成到自己的项目中，开始处理文本、图像和视频数据。

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Valley 2.0

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