Prism Qwen25 Extra Dinosiglip 224px 0 5b
Llava-1.5-Instructデータセットでトレーニングされたマルチモーダル視覚言語モデルで、Prismaticバージョンと互換性があります。
ダウンロード数 738
リリース時間 : 12/12/2024
モデル概要
このモデルはQwen 2.5 0.5Bアーキテクチャに基づいており、画像テキストからテキストへの変換タスクに特化しており、ロボット技術やマルチモーダルアプリケーションシナリオに適しています。
モデル特徴
マルチモーダル能力
視覚と言語処理能力を組み合わせ、画像からテキストへの変換を実現します。
軽量アーキテクチャ
0.5BパラメータのQwen 2.5バックボーンネットワークに基づき、小さなサイズを維持しながら良好な性能を提供します。
ロボット技術最適化
特にロボット技術分野の視覚言語タスクに適しています。
モデル能力
画像理解
テキスト生成
マルチモーダル推論
視覚的質問応答
使用事例
ロボット技術
視覚ナビゲーション命令生成
環境画像に基づいてナビゲーション命令を生成します
教育
画像説明生成
視覚障害ユーザーのために画像説明を生成します
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98