モデル選定

デュアルフレームワーク互換

# デュアルフレームワーク互換

Vit Gigantic Patch14 Clip 224.metaclip 2pt5b

MetaCLIP-2.5Bデータセットで訓練されたデュアルフレームワーク互換の視覚モデルで、OpenCLIPとtimmフレームワークをサポート

Vit Large Patch14 Clip 224.laion400m E32

LAION-400Mデータセットで学習された大規模なVision Transformerモデルで、ゼロショット画像分類タスクをサポート

Vit Base Patch16 Clip 224.laion400m E32

LAION-400Mデータセットで学習されたVision Transformerモデル、open_clipとtimmフレームワークに互換

Resnet101 Clip.yfcc15m

YFCC-15MデータセットでトレーニングされたCLIPスタイルのデュアルモーダルモデル、open_clipとtimmフレームワークに互換性あり

Resnet50 Clip.cc12m

CC12MデータセットでトレーニングされたResNet50アーキテクチャのCLIPモデル、ゼロショット画像分類タスクをサポート

Resnet50 Clip.yfcc15m

YFCC-15MデータセットでトレーニングされたResNet50モデルで、open_clipとtimmフレームワークに互換性があり、ゼロショット画像分類タスクをサポートします。

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対話システム

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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。

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