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Valley的目标受众是研究人员、开发者和企业，他们需要处理和分析大量的多媒体数据。由于Valley在多模态任务中表现出色，它特别适合需要进行图像和视频分析、内容理解以及多媒体交互的领域，如社交媒体分析、视频内容管理、智能监控等。
AI模型AI信息平台#多模态#大型模型#图像处理#视频分析#人工智能普通产品开源
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简介
Valley是由字节跳动开发的尖端多模态大型模型，能够处理涉及文本、图像和视频数据的多种任务。该模型在内部电子商务和短视频基准测试中取得了最佳结果，比其他开源模型表现更优。在OpenCompass测试中，与同规模模型相比，平均得分大于等于67.40，在小于10B模型中排名第二。Valley-Eagle版本参考了Eagle，引入了一个可以灵活调整令牌数量并与原始视觉令牌并行的视觉编码器，增强了模型在极端场景下的性能。
截图
产品特色
• 处理文本、图像和视频数据的多模态任务
• 在电子商务和短视频基准测试中取得最佳结果
• 在OpenCompass测试中表现出色，平均得分大于等于67.40
• 引入视觉编码器，增强极端场景下的性能
• 支持灵活调整视觉令牌数量
• 并行处理原始视觉令牌和新引入的视觉编码器
• 提供预训练模型Valley-Eagle-7B，方便用户直接使用
使用教程
1. 安装必要的环境，如Python和PyTorch。
2. 通过pip安装requirements.txt中列出的依赖。
3. 下载并使用Valley提供的预训练模型，如Valley-Eagle-7B。
4. 使用Valley的API进行图像或视频的分析任务。
5. 根据需要调整模型参数，以适应特定的应用场景。
6. 将Valley集成到现有的系统中，实现多模态数据处理。
7. 监控和评估模型性能，根据反馈进行优化。
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