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クロスモーダル蒸留

# クロスモーダル蒸留

Tinyclip ViT 8M 16 Text 3M YFCC15M
MIT
TinyCLIPは大規模な言語-画像事前学習モデル向けの革新的なクロスモーダル蒸留手法で、親和性模倣と重み継承技術により速度と精度の最適なバランスを実現します。
テキスト生成画像 Transformers
T
wkcn
56.32k
9
Tinyclip ViT 61M 32 Text 29M LAION400M
MIT
TinyCLIPは大規模言語-画像事前学習モデル向けの革新的なクロスモーダル蒸留手法で、アフィニティ模倣と重み継承技術により、速度と精度の最適なバランスを実現しました。
テキスト生成画像 Transformers
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wkcn
950
1
Tinyclip ViT 40M 32 Text 19M LAION400M
MIT
TinyCLIPは大規模言語-画像事前学習モデルのための革新的なクロスモーダル蒸留手法で、アフィニティ模倣と重み継承技術により、小規模CLIPモデルの効率的な訓練を実現しました。
テキスト生成画像 Transformers
T
wkcn
4,675
5
Tinyclip ViT 39M 16 Text 19M YFCC15M
MIT
TinyCLIPは大規模言語-画像事前学習モデルのための革新的なクロスモーダル蒸留手法で、アフィニティ模倣と重み継承技術により、速度と精度の最適なバランスを実現しました。
テキスト生成画像 Transformers
T
wkcn
654
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Clip Vit B 32 Japanese V1
これは日本語に適したCLIPテキスト/画像エンコーダーモデルで、蒸留技術を用いて英語版CLIPモデルから日本語版に変換されました。
テキスト生成画像 Transformers 日本語
C
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