Nat Base In1k 224
MIT
NAT-BaseはImageNet-1Kで訓練されたビジョントランスフォーマーモデルで、近傍注意メカニズムを使用して画像分類を行います。
画像分類
Transformers その他

N
shi-labs
6
0
Nat Small In1k 224
MIT
NAT-Smallは近隣注意に基づく階層型ビジョントランスフォーマーで、画像分類タスク向けに設計されています
画像分類
Transformers その他

N
shi-labs
6
0
Nat Mini In1k 224
MIT
NAT-Miniは近傍注意メカニズムに基づく軽量視覚Transformerモデルで、ImageNet画像分類タスク向けに設計されています
画像分類
Transformers その他

N
shi-labs
109
0
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