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一款由XTuner优化的LLaVA模型，结合了图像和文本处理能力。

llava-llama-3-8b-v1_1简介

需求人群：

[“数据科学家: 需要进行图像和文本结合的深度学习研究。”，”机器学习工程师: 构建和部署多模态学习模型以解决实际问题。”，”研究人员: 探索和实验多模态人工智能的潜力和应用。”]

使用场景示例：

用于图像标注和描述生成，提高图像搜索的准确性。

在社交媒体分析中，结合图像和文本内容进行情感分析。

作为聊天机器人的后端，提供更丰富的用户交互体验。

产品特色：

多模态学习: 结合了文本和图像处理的能力，能够理解和生成与图像相关的文本。

高效微调: 通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行微调，提高了模型的适应性和准确性。

兼容性强: 与多种下游部署和评估工具包兼容，方便集成和使用。

大规模参数: 拥有8.03B的参数量，提供了强大的模型性能。

高精度结果: 在多个评估指标上取得了优异的成绩，如72.3%和66.4%等。

支持FP16: 模型支持FP16精度，有助于在资源有限的设备上运行。

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