MoE-LLaVA是一种基于专家混合架构的大型视觉语言模型，通过稀疏激活参数实现高效的多模态学习
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发布时间 : 1/23/2024
模型简介
MoE-LLaVA结合了视觉和语言理解能力，采用专家混合架构实现高效的多模态交互，在减少参数量的同时保持高性能
模型特点
高效参数利用
仅需30亿稀疏激活参数即可达到7B密集模型的性能
快速训练
在8张V100显卡上2天内完成训练
卓越性能
在多项视觉理解任务上超越更大规模的模型
模型能力
视觉问答
图像理解
多模态推理
物体识别
图像描述生成
使用案例
智能助手
图像内容问答
回答用户关于图像内容的各类问题
在物体幻觉基准测试中超越LLaVA-1.5-13B
内容理解
复杂场景理解
理解包含多个对象的复杂场景图像
在多项视觉理解数据集上达到LLaVA-1.5-7B相当水平
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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