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CLIP ViT B 32 CommonPool.S.image S13m B4k
模型概述
該模型是CLIP架構的一個變體，結合了視覺Transformer（ViT）和文本編碼器，能夠理解圖像和文本之間的關聯，適用於零樣本圖像分類等跨模態任務。
模型特點
零樣本學習能力
無需特定任務的微調即可執行圖像分類任務
跨模態理解
能夠同時處理和理解視覺和文本信息
高效架構
基於ViT-B/32的視覺編碼器，平衡了性能和計算效率
模型能力
零樣本圖像分類
圖像-文本匹配
跨模態檢索
使用案例
內容管理
自動圖像標註
為未標註的圖像自動生成描述性標籤
提高圖像數據庫的組織和檢索效率
電子商務
產品分類
根據自然語言描述對產品圖像進行分類
無需為每個新產品類別訓練專用模型
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
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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