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EVE
EVE
EVE模型主要面向人工智能领域的研究人员和开发者，特别是那些专注于视觉-语言任务和自然语言处理的专业人士。由于其高效的数据处理能力和训练效率，EVE非常适合需要处理大规模视觉数据和语言模型的场景，同时对于推动人工智能领域的发展具有重要意义。
AI模型AI图像生成#视觉-语言模型#编码器自由#数据驱动#AI研究普通产品开源
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产品介绍
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简介
EVE是一个编码器自由的视觉-语言模型，由大连理工大学、北京人工智能研究院和北京大学的研究人员共同开发。它在不同图像宽高比下展现出卓越的能力，性能超越了Fuyu-8B，并且接近模块化编码器基础的LVLMs。EVE在数据效率、训练效率方面表现突出，使用33M公开数据进行预训练，并利用665K LLaVA SFT数据为EVE-7B模型训练，以及额外的1.2M SFT数据为EVE-7B (HD)模型训练。EVE的开发采用了高效、透明、实用的策略，为跨模态的纯解码器架构开辟了新途径。
截图
产品特色
任意图像宽高比的视觉-语言模型设计。
使用少量公开数据进行高效预训练。
利用大量SFT数据进行进一步优化。
在训练效率上，使用两个8-A100 (40G)节点在约9天内完成训练。
编码器自由架构，简化模型复杂性，提高透明度。
在多个视觉-语言任务上展现出优越的性能。
使用教程
访问EVE的GitHub页面以获取项目信息和代码。
阅读README文件了解模型的安装和配置要求。
根据指导下载并安装必要的依赖项。
克隆或下载EVE模型的代码库到本地环境。
遵循文档中的步骤进行模型训练或测试。
根据需要调整模型参数以适应不同的视觉-语言任务。
参与社区讨论，获取帮助或贡献代码。
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