Valley
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Valley
紹介 :
Valleyは、バイトダンスが開発した最先端のマルチモーダル大規模言語モデルであり、テキスト、画像、動画データを含む様々なタスクを処理できます。内部のECサイトと短編動画のベンチマークテストで最良の結果を達成し、他のオープンソースモデルを上回っています。OpenCompassテストでは、同規模のモデルと比較して平均スコアが67.40以上であり、10B未満のモデルの中では2位にランクインしています。Valley-EagleバージョンはEagleを参考に、トークンの数を柔軟に調整し、元のビジュアルトークンと並列で動作するビジュアルエンコーダを導入することで、極端な状況でのモデル性能を向上させています。
ターゲットユーザー :
Valleyのターゲットユーザーは、大量のマルチメディアデータを処理?分析する必要がある研究者、開発者、企業です。Valleyはマルチモーダルタスクで優れた性能を発揮するため、ソーシャルメディア分析、動画コンテンツ管理、スマート監視など、画像?動画分析、コンテンツ理解、マルチメディアインタラクションが必要な分野に特に適しています。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 54.9K
使用シナリオ
ソーシャルメディアプラットフォームは、Valleyを使用してユーザーがアップロードした画像と動画コンテンツを分析し、より正確なコンテンツ推薦を提供します。
ECプラットフォームは、Valleyを使用して商品画像を分析し、商品表示と検索結果を最適化します。
ビデオ監視システムは、Valleyを使用してリアルタイムの動画分析を行い、セキュリティ監視の効率と精度を向上させます。
製品特徴
? テキスト、画像、動画データのマルチモーダルタスク処理
? ECサイトと短編動画のベンチマークテストで最良の結果
? OpenCompassテストで優れた成績、平均スコア67.40以上
? ビジュアルエンコーダの導入による極端な状況での性能向上
? ビジュアルトークン数の柔軟な調整に対応
? 元のビジュアルトークンと新しく導入されたビジュアルエンコーダの並列処理
? 事前学習済みモデルValley-Eagle-7Bを提供、ユーザーはすぐに利用可能
使用チュートリアル
1. PythonやPyTorchなどの必要な環境をインストールします。
2. pipを使用してrequirements.txtに記載されている依存関係をインストールします。
3. Valleyが提供する事前学習済みモデル(Valley-Eagle-7Bなど)をダウンロードして使用します。
4. ValleyのAPIを使用して画像または動画の分析タスクを実行します。
5. 必要に応じてモデルパラメータを調整し、特定のアプリケーションシナリオに適合させます。
6. Valleyを既存のシステムに統合してマルチモーダルデータ処理を実現します。
7. モデルのパフォーマンスを監視?評価し、フィードバックに基づいて最適化します。
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