AIbase
JA
モデル選定
タグ
マスク画像モデリング事前学習

# マスク画像モデリング事前学習

Vit Reg4 B16 Mim
Apache-2.0
マスク画像モデリング(MIM)事前学習済みのViT reg4画像エンコーダーで、汎用特徴抽出や下流視覚タスクに適しています
画像分類
V
birder-project
70
0
Vit L16 Mim
Apache-2.0
マスク画像モデリング(MIM)で事前学習されたViT-L16画像エンコーダーで、汎用特徴抽出や下流タスクに適しています
画像分類
V
birder-project
73
0
Eva02 Tiny Patch14 224.mim In22k
MIT
EVA02は視覚Transformerモデルで、マスク画像モデリングによりImageNet-22kで事前学習されており、画像分類や特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
E
timm
385
1
Eva02 Large Patch14 224.mim In22k
MIT
EVA02特徴/表現モデル、マスク画像モデリングによりImageNet-22kで事前学習され、視覚Transformerアーキテクチャを採用し、画像分類と特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
E
timm
280
2
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase