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uform-gen2-dpo

unum-cloud

UForm-Gen2-dpo is a small generative vision-language model alined for Image Captioning and Visual Question Answering on preference datasets VLFeedback and LLaVA-Human-Preference-10K using Direct Preference Optimization (DPO). The model took less than one day to train on a DGX-H100 with 8x H100 GPUs. Thanks to Nebius.ai for providing the compute 🤗 The generative model can be used to caption images, answer questions about them. Also it is suitable for a multimodal chat.

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Pocket-Sized Multimodal AI For Content Understanding and Generation In Python, JavaScript, and Swift The `uform3-image-text-multilingual-base` UForm model is a tiny vision and multilingual language encoder, covering __21 languages__, mapping them into a shared vector space. This model produces up to __256-dimensional embeddings__ and is made of: Unlike most CLIP-like multomodal models, this model shares 4 layers between the text and visual encoder to allow for more data- and parameter-efficient training. Also unlike most models, UForm provides checkpoints compatible with PyTorch, ONNX, and CoreML, covering the absolute majority of AI-capable devices, with pre-quantized weights and inference code. If you need a larger, more accurate, or multilingual model, check our HuggingFace Hub. For more details on running the model, check out the UForm GitHub repository.

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