Vit Large Patch16 Siglip 384.webli
Apache-2.0
SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダーのみを含み、オリジナルアテンションプーリングを採用、画像特徴抽出タスクに適しています。
画像分類
Transformers

V
timm
64
0
Vit Base Patch16 Siglip 384.webli
Apache-2.0
SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダ部分のみを含み、オリジナルアテンションプーリングメカニズムを採用
画像分類
Transformers

V
timm
64
1
Vit Base Patch16 Siglip 256.webli I18n
Apache-2.0
SigLIPベースのViT-B-16視覚Transformerモデル、画像エンコーダーのみを含み、オリジナルアテンションプーリングを採用
画像分類
Transformers

V
timm
16
0
Vit Base Patch16 Siglip 256.webli
Apache-2.0
SigLIPベースのViT-B-16画像エンコーダーモデルで、オリジナルアテンションプーリングを採用し、画像特徴抽出タスクに適しています。
画像分類
Transformers

V
timm
269
1
Vit So400m Patch14 Siglip 224.webli
Apache-2.0
SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダ部分のみを含み、オリジナルアテンションプーリングメカニズムを採用
画像分類
Transformers

V
timm
123
1
Vit Base Patch16 Siglip 224.webli
Apache-2.0
SigLIPベースの視覚Transformerモデル、画像エンコーダーのみを含み、オリジナルアテンションプーリングメカニズムを採用
画像分類
Transformers

V
timm
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1
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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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R
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98