模型简介
LLaVA通过简单投影矩阵连接CLIP视觉编码器与Vicuna/LLaMa等大语言模型，能够理解并执行语言和图像指令
模型特点
多模态理解
同时处理视觉和语言输入，理解图像内容并生成相关响应
简单架构设计
通过轻量级投影矩阵连接预训练视觉和语言模型，实现高效多模态融合
指令跟随能力
能够理解复杂的多模态指令并执行相应任务
模型能力
图像内容理解
视觉问答
多模态对话
图像描述生成
视觉指令执行
使用案例
智能助手
视觉辅助问答
回答用户关于图像内容的各类问题
提供准确且上下文相关的答案
教育
交互式学习
通过图像和文字交互解释复杂概念
Safetensors精选推荐AI模型
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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