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Echo Clip R
模型概述
回聲剪輯R是一個零樣本圖像分類模型，基於開放剪輯庫構建，能夠在不進行特定任務訓練的情況下對圖像進行分類。
模型特點
零樣本學習
無需特定任務的訓練數據即可進行分類
多模態理解
能夠同時處理視覺和語言信息
開放剪輯兼容
基於開放剪輯庫構建，具有良好的兼容性和擴展性
模型能力
圖像分類
跨模態檢索
視覺問答
圖像描述生成
使用案例
內容管理
自動圖像標記
為大量未標記圖像自動生成標籤
提高內容檢索效率
電子商務
產品分類
自動將產品圖像分類到相應類別
減少人工分類工作量
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
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
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