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Vica2 Init
ViCA2は動画理解と視覚空間認知タスクに特化したマルチモーダル視覚言語モデルです。
ダウンロード数 30
リリース時間 : 4/21/2025
モデル概要
ViCA2は視覚と言語処理能力を統合したマルチモーダルモデルで、動画テキストからテキストへのタスクを処理でき、空間推論と視覚言語理解をサポートします。
モデル特徴
マルチモーダル処理能力
視覚と言語情報を同時に処理可能で、複雑な視覚言語タスクに適しています。
動画理解
動画コンテンツの理解と分析に特化して最適化されています。
空間推論
視覚空間認知能力を備え、空間関係の推論が可能です。
大規模事前学習
7Bパラメータの事前学習モデルベースで、強力な特徴抽出能力を有します。
モデル能力
動画コンテンツ理解
視覚空間推論
マルチモーダル特徴抽出
視覚言語タスク処理
使用事例
動画分析
動画コンテンツ記述生成
動画内容に基づいて自動的にテキスト記述を生成
動画質問応答システム
動画内容に関する自然言語質問に回答
空間認知
空間関係推論
画像や動画内の物体間の空間関係を分析
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
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
uer
2,694
98