llava-interleave-qwen-7b-hf
领先的多模态AI模型 支持多图像视频和3D输入处理
LLaVA Interleave是基于Qwen1.5-7B-Chat开发的多模态AI模型，支持多图像、视频和3D输入处理。模型采用transformer架构，具备4-bit量化和Flash Attention 2优化功能。目前主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，仅供学术研究使用。
项目简介
LLaVA Interleave 是一个开源的多模态聊天机器人项目，它基于Qwen1.5-7B-Chat大语言模型，通过多模态指令数据进行微调训练而成。该项目采用transformer架构，是一个自回归语言模型，主要面向研究人员和人工智能爱好者。
核心特性
- 支持多图像和多提示词生成能力
- 能够处理视频、3D和多视角输入
- 兼容Flash-Attention 2优化技术
- 支持4位量化压缩，可降低资源占用
- 遵循标准的对话模板格式
应用场景
该模型主要应用于以下研究领域：
- 计算机视觉研究
- 自然语言处理
- 机器学习实验
- 人工智能交互探索
使用方法
模型支持两种主要使用方式：
- 通过pipeline方式快速调用
- 使用transformers库直接调用
使用时需要注意：
- 确保transformers版本不低于4.35.3
- 遵循正确的提示词模板格式
- 在需要查询图像的位置添加<image>标记
- 可以通过chat template实现多轮对话
性能优化
模型提供了两种优化方案：
- 通过bitsandbytes库实现4位量化
- 集成Flash-Attention 2技术提升生成速度
使用限制
- 仅限用于研究探索目的
- 禁止商业用途
- 需遵守原始许可协议
- 使用时须符合相关法律法规
技术亮点
该项目的一大特色是支持多种视觉输入形式的处理能力，包括：
- 多图像交互分析
- 视频内容理解
- 3D场景感知
- 多视角数据处理
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