Git 20
模型概述
本模型通過多模態多任務深度學習,構建能為學生數學推理提供自動診斷反饋的機器學習管道。訓練數據來自30萬份包含教師反饋的學生作業。
模型特點
多模態處理能力
能夠同時處理圖像和文本數據,實現圖像到文本的轉換
教育領域優化
專門針對學生作業和教師反饋場景進行優化訓練
高效推理
模型參數控制在1.7億,磁盤佔用僅0.7GB,適合實際部署
模型能力
圖像內容識別
文本生成
教育場景理解
數學推理分析
使用案例
教育技術
自動作業批改
通過分析學生作業圖像,自動生成教師反饋
減輕教師工作負擔,提供即時反饋
數學推理分析
識別學生數學解題過程,分析推理邏輯
幫助教師瞭解學生學習難點
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98