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視覚質問応答

# 視覚質問応答

Spaceom GGUF
Apache-2.0
SpaceOm-GGUFは、視覚質問応答タスクに特化したマルチモーダルモデルで、空間推論において優れた性能を発揮します。
テキスト生成画像 英語
S
mgonzs13
196
1
Moondream1
16億パラメータのマルチモーダルモデル、SigLIPとPhi-1.5技術アーキテクチャを融合、画像理解と質問応答タスクをサポート
画像生成テキスト Transformers 英語
M
vikhyatk
70.48k
487
Med BLIP 2 QLoRA
BLIP2はOPT-2.7Bを基にした視覚言語モデルで、視覚質問応答タスクに特化しており、画像内容を理解し関連する質問に答えることができます。
テキスト生成画像
M
NouRed
16
1
Blip Vqa Capfilt 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、視覚質問応答と画像キャプション生成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果的に活用
テキスト生成画像 Transformers
B
Salesforce
46.61k
51
Vilt B32 Finetuned Vqa
Apache-2.0
ViLTは視覚と言語のトランスフォーマーモデルで、VQAv2データセットでファインチューニングされ、視覚質問応答タスクに使用されます。
テキスト生成画像 Transformers
V
dandelin
71.41k
408
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
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