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EAGLE
EAGLE
EAGLE模型适合于研究人员、开发者和企业，特别是那些需要处理高分辨率图像和文档理解任务的用户。它可以帮助他们提高模型在视觉和语言理解任务中的性能，同时提供灵活的模型架构以适应不同的应用场景。
AI模型AI图像检测识别#多模态学习#大型语言模型#视觉中心模型#光学字符识别#文档理解普通产品开源
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简介
EAGLE是一个面向视觉中心的高分辨率多模态大型语言模型（LLM）系列，通过混合视觉编码器和不同输入分辨率来加强多模态LLM的感知能力。该模型包含基于通道连接的'CLIP+X'融合，适用于具有不同架构（ViT/ConvNets）和知识（检测/分割/OCR/SSL）的视觉专家。EAGLE模型家族支持超过1K的输入分辨率，并在多模态LLM基准测试中取得了优异的成绩，特别是在对分辨率敏感的任务上，如光学字符识别和文档理解。
截图
产品特色
支持超过1K的输入分辨率，适用于高分辨率图像和文档理解。
采用CLIP+X融合技术，结合不同视觉编码器架构和知识。
在多模态LLM基准测试中表现出色，尤其是在光学字符识别和文档理解任务上。
提供预训练模型和微调数据，方便研究人员和开发者使用。
支持多种输入类型，包括图像、文本和混合模态数据。
提供了训练和推理代码，便于模型的进一步开发和应用。
模型结构灵活，可以根据不同的应用需求进行调整和优化。
使用教程
1. 克隆EAGLE代码库到本地环境。
2. 创建Python环境并安装所需的依赖包。
3. 准备预训练数据和微调数据。
4. 根据需要选择合适的模型架构和配置。
5. 运行预训练脚本开始模型的预训练。
6. 在预训练完成后，使用微调脚本来进一步优化模型。
7. 利用训练好的模型进行推理和应用开发。
8. 参考EAGLE提供的示例和文档，进一步探索模型的高级功能和应用。
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