Plip
CLIPはマルチモーダルな視覚言語モデルで、画像とテキストを共有の埋め込み空間にマッピングし、ゼロショット画像分類とクロスモーダル検索を実現します。
ダウンロード数 177.58k
リリース時間 : 3/4/2023
モデル概要
このモデルはOpenAIによって開発され、主に研究コミュニティがゼロショット画像分類タスクを探索するために使用されます。対照学習を通じて画像とテキストを同じ空間にエンコードし、特定のトレーニングなしで任意のカテゴリの画像分類をサポートします。
モデル特徴
ゼロショット学習能力
特定の分類体系に対して微調整を行う必要なく、任意のカテゴリの画像分類タスクを実行可能
マルチモーダルアラインメント
対照学習により画像とテキストを共有埋め込み空間でアラインメント
研究指向設計
AI研究者向けに設計され、モデルの頑健性、汎化能力、潜在的なバイアスの探索に使用
モデル能力
画像-テキストマッチング
ゼロショット画像分類
クロスモーダル検索
視覚概念理解
使用事例
学術研究
モデル頑健性分析
異なる分類体系下でのコンピュータビジョンモデルの性能差異を研究
異なる分野でのモデルの汎化能力を識別可能
マルチモーダル表現学習
視覚と言語モダリティ間の関連メカニズムを探索
クロスモーダルな意味理解フレームワークを構築
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