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Tinyllava Video Qwen2.5 3B Group 16 512
TinyLLaVA-VideoはQwen2.5-3Bとsiglip-so400m-patch14-384を基に構築された動画理解モデルで、グループリサンプラーを使用して動画フレームを処理します
ダウンロード数 76
リリース時間 : 3/19/2025
モデル概要
このモデルは大規模言語モデルと視覚モジュールを組み合わせ、動画テキスト変換タスクに特化しており、動画からキーフレームを抽出し意味理解を行うことができます
モデル特徴
効率的な動画処理
グループリサンプラーを使用して各動画から16フレームを抽出し、処理効率を向上させます
マルチモーダル理解
視覚と言語モデルを統合し、動画コンテンツの深い理解を実現します
コンパクトなアーキテクチャ
わずか3Bパラメータの軽量設計で、性能を維持しながら計算リソースを削減します
モデル能力
動画コンテンツ理解
動画テキスト変換
マルチモーダル推論
時系列情報処理
使用事例
動画分析
動画コンテンツ要約
動画コンテンツのテキスト要約を自動生成
LongVideoBenchで42.4点を達成
動画質問応答
動画内容に関する様々な質問に回答
Video-MMEで47.0点を達成
インテリジェント監視
異常行動検知
監視カメラ映像から異常イベントを識別
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
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
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
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2,694
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