# 少樣本學習

Setfit Model Paraphrase MiniLM L6 V2
這是一個基於SetFit的高效少樣本學習模型,用於文本分類任務,採用sentence-transformers/paraphrase-MiniLM-L6-v2作為句子嵌入模型和LogisticRegression進行分類。
文本分類
S
hleAtKeeper
418
1
Sapiens Pretrain 0.6b
Sapiens是基於3億張1024×1024分辨率人體圖像預訓練的視覺Transformer模型,擅長以人為中心的視覺任務。
圖像分類 英語
S
facebook
13
0
Diffusion Aurora 256
一個基於擴散模型的極光圖像生成模型,能夠生成高質量的極光圖像。
圖像生成
D
li-yan
51
1
Tweety 7b Tatar V24a
Apache-2.0
針對韃靼語開發的跨詞元大語言模型,基於Mistral-7B-Instruct-v0.2轉換而來
大型語言模型 Transformers 其他
T
Tweeties
37
11
Rho Math 1b V0.1
MIT
Rho-1是一個專注於數學領域的語言模型,通過選擇性語言建模(SLM)方法進行預訓練,顯著提升了數學問題解決的準確率。
大型語言模型 Transformers 英語
R
microsoft
1,451
15
Setfit All MiniLM L6 V2 Sst2 32 Shot
Apache-2.0
這是一個在sst2數據集上訓練的SetFit模型,用於英文文本分類任務,採用高效的少樣本學習技術訓練。
文本分類 英語
S
tomaarsen
23
7
Sabia 7b
Sabiá-7B是由Maritaca AI開發的葡萄牙語大語言模型,基於LLaMA-1-7B架構,專門針對葡萄牙語進行了優化。
大型語言模型 Transformers 其他
S
maritaca-ai
1,326
117
Idefics 9b
其他
IDEFICS是一個開源的多模態模型,能夠處理圖像和文本輸入並生成文本輸出,是Deepmind Flamingo模型的開源復現版本。
圖像生成文本 Transformers 英語
I
HuggingFaceM4
3,676
46
Idefics 80b
其他
IDEFICS-9B是一個90億參數的多模態模型,能夠處理圖像和文本輸入並生成文本輸出,是Deepmind Flamingo模型的開源復現版本。
圖像生成文本 Transformers 英語
I
HuggingFaceM4
70
70
Fewshotissueclassifier NLBSE23
Gpl-3.0
基於Sentence Transformers的句子相似度模型,針對問題報告分類任務微調,支持缺陷/文檔/功能/疑問4類分類
文本分類 英語
F
PeppoCola
27
4
Omnitab Large
OmniTab是基於BART架構的表格問答模型,通過自然與合成數據預訓練實現少樣本表格問答能力
問答系統 Transformers 英語
O
neulab
158
2
Omnitab Large Finetuned Wtq
OmniTab是基於表格的問答模型,通過自然與合成數據預訓練實現少樣本表格問答能力。
問答系統 Transformers 英語
O
neulab
55
7
Vit Msn Large 7
Apache-2.0
該視覺Transformer模型採用MSN方法預訓練,在少樣本場景下表現出色,適用於圖像分類等任務
圖像分類 Transformers
V
facebook
67
2
Vit Msn Base 4
Apache-2.0
該視覺Transformer模型採用MSN方法預訓練,在少樣本場景下表現優異,適用於圖像分類等任務
圖像分類 Transformers
V
facebook
62
1
Vit Msn Large
Apache-2.0
採用MSN方法預訓練的視覺Transformer模型,在少樣本場景下表現優異
圖像分類 Transformers
V
facebook
48
1
Vit Msn Base
Apache-2.0
採用MSN方法預訓練的視覺Transformer模型,適用於少樣本圖像分類任務
圖像分類 Transformers
V
facebook
694
0
Vit Msn Small
Apache-2.0
該視覺Transformer模型採用MSN方法進行預訓練,適用於少樣本學習場景,特別適合圖像分類任務。
圖像分類 Transformers
V
facebook
3,755
1
Xclip Base Patch16 Ucf 16 Shot
MIT
X-CLIP是CLIP的擴展版本,用於通用視頻語言理解,支持零樣本、少樣本或全監督的視頻分類任務。
視頻處理 Transformers 英語
X
microsoft
92
2
Xclip Base Patch16 Ucf 8 Shot
MIT
X-CLIP是CLIP的極簡擴展,用於通用視頻語言理解,以對比方式在(視頻,文本)對上訓練,適用於零樣本、少樣本或全監督視頻分類以及視頻-文本檢索等任務。
視頻處理 Transformers 英語
X
microsoft
16
0
Xclip Base Patch16 Hmdb 16 Shot
MIT
X-CLIP是CLIP的擴展版本,用於通用視頻語言理解,支持視頻分類和視頻-文本檢索任務。
視頻處理 Transformers 英語
X
microsoft
49
0
Xclip Base Patch16 Hmdb 2 Shot
MIT
X-CLIP是CLIP的擴展版本,用於通用視頻語言理解,通過對比學習在視頻和文本對上訓練,支持零樣本、少樣本和全監督的視頻分類任務。
文本生成視頻 Transformers 英語
X
microsoft
19
0
Papugapt2
基於GPT2架構的波蘭語文本生成模型,填補了波蘭語NLP領域空白,採用多語言Oscar語料庫訓練
大型語言模型 其他
P
flax-community
804
11
AIbase
智啟未來,您的人工智能解決方案智庫
© 2025AIbase