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Pix2struct Infographics Vqa Base
Apache-2.0
Pix2Structは視覚言語理解モデルで、画像からテキストへの変換タスクを事前学習により処理し、特に高解像度インフォグラフィックの視覚QAに最適化されています。
画像生成テキスト
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応P
google
74
8
Pix2struct Infographics Vqa Large
Apache-2.0
Pix2Structは画像エンコーダ-テキストデコーダモデルで、マルチタスク訓練により視覚言語理解タスクを処理し、特に高解像度インフォグラフィックの視覚的質問応答に最適化されています。
画像生成テキスト Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応P
google
108
10
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
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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
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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