OpenBMB(@laion_ai):RT @OpenBMB 🚀介绍MiniCPM-V 2.6!🔥 1、在单图像、多图像和视频理解方面超越了GPT-4V 📸🎥 2、在OpenCompass上表现优于GPT-4o mini和Gemini 1.5 🏆 3、支持iPad上的实时视频分析 📱💨 在这里尝试最佳的设备端多模态LLM!👑 GitHub:https
pip install git+https://github.com/OpenBMB/vllm.git@minicpm3 fromtransformersimportAutoTokenizerfromvllmimportLLM, SamplingParams model_name ="openbmb/MiniCPM3-4B"prompt = [{"role":"user","content":"推荐5个北京的景点。"}] tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_...
openbmb/MiniCPM3-4Bpeft zhen MiniCPM3-RAG-LoRA由面壁智能、东北大学信息检索小组(NEUIR)和清华大学自然语言处理实验室(THUNLP)和共同开发,是一个专门面向检索增强生成(RAG)场景的生成模型。它在MiniCPM3的基础上,采用低秩适应(LoRA)技术,通过直接偏好优化(DPO)方法进行微调,仅基于两万余条开放域问答和逻辑推理任...
description: 'MiniCPM-V 是 OpenBMB 推出的新一代多模态大模型,具备卓越的 OCR 识别和多模态理解能力,支持广泛的应用场景。', description: 'MiniCPM-V 是 OpenBMB 推出的新一代多模态大模型,具备卓越的 OCR 识别和多模态理解能力,支持广泛的应用场景。', displayName: 'MiniCPM-V 8B', enabled: true, ...
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5-int4', trust_remote_code=True) model.eval() image = Image.open('xx.jpg').convert('RGB') question ='What is in the image?'msgs = [{'role':'user','content': question}] ...
面壁小钢炮 OpenBMB发布了端侧多模态LLMs模型:MiniCPM-o2.6。 一款强大的 8B 参数多模态 AI,可为您的手机带来 GPT-4o 级的性能! 在视觉、语音和实时(直播)多模态能力上匹配GPT-4o!!表现出色,同时效率极高。 亮点功能: ✨ 实时中英文对话、情绪控制和 ASR/STT ...
MiniCPM-o-2.6发布!对标4o | 面壁发布了最新的omni模型MiniCPM-o-2.6,对标去年5月的gpt4o,支持图像、视频、音频、流式几乎全模态输入和文本/语音输出,非常强大 最近两周我们为V2.6和o2.6实现了LLaMA-Factory的图像、视频和语音微调和推理,欢迎感兴趣的朋友使用起来!
bunny轻量多模态模型媲美13B大模型 | 始智AI链接开源社区最近也上线了一批轻量多模态模态,如智源Bunny-v1.0系列、香港中文大学(深圳)ALLaVA-3B系列以及OpenBMB的MiniCPM-V等模型。受到参数量的限制,多模态小模型的性能下降严重。针对这个问题,智源首次提出了通过数据浓缩技术获得高质量训练数据,从而提升多模态小模型性...
('https://www.google.com')\n", "dfs[0]" ] }, { "cell_type": "code", - "execution_count": 32, + "execution_count": 19, "metadata": {}, "outputs": [ { @@ -706,7 +771,7 @@ "3 Fishing 6" ] }, - "execution_count": 32, + "execution_count": 19, "metadata": ...
猫猫试过都说好～ MiniCPM-Llama3-V 2.5:8B 参数,8G 显存,4070 轻松推理,手机端 6-8 tokens/s 高效运行。当前 MiniCPM-V 系列下载总量已超 13 万,GitHub 星标 3k+。 ➤ MiniCPM-Llama3-V 2.5 开源地址:https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V ➤ MiniCPM 系列开源地址:https://github.com/Open...