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CLIP ViT B 32 DataComp.S S13m B4k
模型概述
該模型是基於CLIP架構的視覺-語言模型，能夠進行零樣本圖像分類和跨模態檢索任務。
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的視覺任務
跨模態理解
能夠理解圖像和文本之間的關聯
高效視覺編碼
使用Vision Transformer架構高效處理圖像
模型能力
零樣本圖像分類
圖像-文本匹配
跨模態檢索
視覺特徵提取
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
高精度的跨模態檢索效果
自動標註
圖像自動標註
為未標註圖像生成描述性標籤
減少人工標註工作量
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