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CLIP ViT B 16 DataComp.L S1b B8k
模型概述
該模型是基於CLIP架構的視覺-語言模型，能夠將圖像和文本映射到同一嵌入空間，從而實現零樣本圖像分類和跨模態檢索。
模型特點
零樣本學習能力
無需特定任務的微調即可執行新類別的圖像分類
跨模態理解
能夠同時處理圖像和文本輸入，理解兩者之間的語義關係
高效推理
基於ViT架構優化，在保持性能的同時實現較高的推理速度
大規模預訓練
使用DataComp.L數據集和s1B-b8K訓練配置進行預訓練
模型能力
圖像分類
圖像-文本匹配
跨模態檢索
零樣本學習
多模態嵌入
使用案例
內容檢索
基於文本的圖像搜索
使用自然語言描述檢索相關圖像
無需預先定義標籤即可實現語義搜索
電子商務
產品分類
根據用戶描述自動分類產品圖像
減少人工標註成本，提高分類效率
內容審核
違規內容檢測
根據文本規則自動識別違規圖像
可適應新出現的違規類型，無需重新訓練
Safetensors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