モデル選定

ファッション画像分類

# ファッション画像分類

Fashion Mnist SigLIP2

SigLIP2アーキテクチャを微調整したファッション画像分類モデル、Fashion-MNISTデータセット専用に設計

Transformers 英語

Fashion Images Gender Age Vit Large Patch16 224 In21k V3

このモデルはGoogleのViT-Largeアーキテクチャを基に、ファッション画像の性別年齢分類データセットでファインチューニングされたVision Transformerモデルで、評価セットで99.6%の精度を達成しました。

Resnet 50 Fashion Mnist Quality Drift

Fashion_MNIST_quality_driftデータセットでResNet-50アーキテクチャを基にファインチューニングした画像分類モデル、精度73%

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

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

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

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