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Git Base Textvqa
MIT
microsoft/git-base-textvqaを基にtextvqaデータセットでファインチューニングした視覚質問応答モデルで、テキストを含む画像の質問応答タスクに優れています
大規模言語モデル
Transformers その他
Transformers その他G
Hellraiser24
19
0
Git Large Textvqa
MIT
GITはTransformerデコーダーベースの視覚言語モデルで、CLIP画像トークンとテキストトークンの二重条件付けで訓練され、TextVQAタスク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G
microsoft
62
4
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
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
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