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Blip Gqa Ft
Salesforce/blip2-opt-2.7bをファインチューニングした視覚言語モデルで、画像質問応答タスク用
ダウンロード数 29
リリース時間 : 4/20/2025
モデル概要
このモデルはBLIP-2アーキテクチャのファインチューニング版で、視覚質問応答タスクに特化しており、画像内容を理解し関連する質問に回答可能
モデル特徴
視覚言語理解
画像とテキスト入力を同時に処理し、画像内容を理解して関連する回答を生成可能
効率的なファインチューニング
事前学習モデルを基にファインチューニングし、特定タスクでより優れた性能を発揮
マルチモーダル能力
視覚と言語モダリティを統合し、クロスモーダルな理解と生成を実現
モデル能力
画像理解
視覚質問応答
画像キャプション生成
クロスモーダル推論
使用事例
インテリジェントカスタマーサポート
製品画像質問応答
ユーザーが製品画像をアップロードし、システムが製品に関する様々な質問に回答
カスタマーサポート効率向上、人的介入削減
教育支援
教材画像理解
教材中の図表やイラスト内容の理解を学生支援
学習効率と理解深度の向上
Safetensors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
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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。
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