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Blip Image Captioning Large
Bsd-3-clause
BLIPは統一された視覚言語事前学習フレームワークで、画像キャプション生成と理解タスクに優れており、ガイド付きアノテーション戦略によりウェブデータを効率的に活用
画像生成テキスト
Transformers
TransformersB
movementso
18
0
Blip2 Opt 6.7b Coco
MIT
BLIP-2は画像エンコーダーと大規模言語モデルを組み合わせた視覚言語モデルで、画像からテキスト生成や視覚的質問応答タスクに使用されます。
画像生成テキスト Transformers 英語
Transformers 英語B
Salesforce
216.79k
33
Movie Picture Captioning
Apache-2.0
このモデルは映画の説明文体で任意の写真のキャプションを生成でき、トレーニングデータは映画ポスターとあらすじから得られ、主に娯楽目的で使用されます。
画像生成テキスト Transformers その他
Transformers その他M
dumperize
35
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