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Git Base Textvqa
模型概述
該模型是GIT架構在TextVQA數據集上的微調版本，專門用於解決需要同時理解圖像和其中文本內容的視覺問答任務
模型特點
文本圖像聯合理解
能夠同時處理圖像中的視覺信息和文本內容
端到端訓練
採用統一的Transformer架構進行端到端訓練
高效微調
在TextVQA數據集上表現出良好的微調效果
模型能力
圖像中的文本識別
基於圖像文本的問答
多模態理解
視覺-語言聯合推理
使用案例
智能輔助
場景文字問答
回答關於圖像中出現的文字內容的問題
在TextVQA評估集上損失值為0.0472
無障礙技術
圖像文字描述
為視障人士描述圖像中的文字內容
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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
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Transformers 支持多種語言L
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對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
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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。
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R
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2,694
98