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Unime LLaVA OneVision 7B
MIT
UniMEはマルチモーダル大規模モデルに基づく汎用埋め込み学習フレームワークで、テキスト識別知識蒸留とハードネガティブサンプル増強の指示チューニング戦略により、マルチモーダル埋め込み能力を大幅に向上させています。
マルチモーダルアライメント
Transformers 英語
Transformers 英語U
DeepGlint-AI
376
2
Unime LLaVA 1.6 7B
MIT
UniMEはマルチモーダル大規模モデルに基づく汎用埋め込み学習モデルで、336×336の画像解像度でトレーニングされ、MMEBランキングで1位を獲得しています。
画像生成テキスト Transformers 英語
Transformers 英語U
DeepGlint-AI
188
3
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