モデル選定

高精度マスク

# 高精度マスク

SUMはマスク生成のためのモデルで、具体的な機能は明確に説明されていませんが、画像やテキストのマスク生成タスクに関連している可能性があります。

画像セグメンテーション

ビジョントランスフォーマーアーキテクチャに基づく大規模画像セグメンテーションモデルで、入力点から高品質なオブジェクトマスクを生成可能

画像セグメンテーション

Transformers その他

Medsam Vit Base

Segment Anythingモデル（SAM）を基に最適化された医用画像セグメンテーション専用モデルで、点やボックスなどの入力プロンプトに基づき高品質な医用画像セグメンテーションマスクを生成可能

画像セグメンテーション

Transformers その他

SAMは入力プロンプトに基づいて高品質なオブジェクトマスクを生成できるビジュアルモデルで、新しいタスクへのゼロショット転移をサポートします

画像セグメンテーション

Transformers その他

おすすめAIモデル

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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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