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Vit Large Patch16 Siglip Gap 512.v2 Webli
Apache-2.0
SigLIP 2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、アテンションプーリングヘッドの代わりにグローバル平均プーリング(GAP)を採用
画像分類
Transformers
TransformersV
timm
29
0
Vit Large Patch16 Siglip Gap 256.v2 Webli
Apache-2.0
SigLIP 2ベースのViT画像エンコーダーで、グローバル平均プーリングを採用し、アテンションプーリングヘッドを削除、画像特徴抽出専用に設計されています。
テキスト生成画像 Transformers
TransformersV
timm
95
0
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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
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
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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
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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
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