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CLIPアーキテクチャ最適化

# CLIPアーキテクチャ最適化

Vit Giant Patch14 Clip 224.laion2b
Apache-2.0
CLIPアーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出のために設計され、laion2Bデータセットで学習
画像分類 Transformers
V
timm
71
0
Convnext Xxlarge.clip Laion2b Soup
Apache-2.0
CLIPフレームワークに基づくConvNeXt-XXLarge画像エンコーダー、LAIONによってトレーニングされ、マルチモーダルタスクに適しています
画像分類 Transformers
C
timm
220
0
Convnext Large Mlp.clip Laion2b Ft Soup 320
Apache-2.0
CLIPアーキテクチャに基づくConvNeXt-Large画像エンコーダー、LAION-2Bデータセットでファインチューニング済み、320x320解像度の画像特徴抽出に対応
画像分類 Transformers
C
timm
173
0
Quiltnet B 16 PMB
MIT
Quilt-1M病理動画データセットで訓練されたViT-B/16視覚エンコーダーとPubMedBERTテキストエンコーダーのマルチモーダル基盤モデル
画像生成テキスト
Q
wisdomik
513
5
Quiltnet B 32
MIT
Quilt-1M病理ビデオデータセットでトレーニングされたCLIP ViT-B/32視覚言語基盤モデルで、病理組織学分析専用に設計されています
テキスト生成画像
Q
wisdomik
8,442
22
Altclip M9
Openrail
AltCLIP-m9は9言語対応の多言語CLIPモデルで、多言語テキストから画像生成モデルをサポートします。
テキスト生成画像 Transformers 複数言語対応
A
BAAI
25
8
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
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