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Internvit 6B 448px V2 5
MIT
InternViT-6B-448px-V2_5はInternViT-6B-448px-V1-5の大幅なアップグレード版で、ViTインクリメンタル学習とNTP損失により視覚特徴抽出能力を向上させ、特に多言語OCRデータや数学図表などの複雑なシーンに優れています。
テキスト生成画像
I
OpenGVLab
711
36
Internvit 6B 224px
MIT
InternViT-6B-224px は視覚基盤モデルで、画像特徴抽出に特化しており、5903百万のパラメータを持ち、224x224ピクセルの画像入力をサポートします。
画像分類
Transformers
TransformersI
OpenGVLab
160
25
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