# 研究專用模型

SPIDER-胸部模型是一種深度學習模型，專門針對胸部病理圖像進行斑塊級分類訓練。

NLLB-200是一款強大的機器翻譯模型，支持200種語言的單句翻譯，特別針對低資源語言研究。

NLLB-200是一個支持200種語言的神經機器翻譯模型，特別關注低資源語言的翻譯質量。

基於靜態圖像生成短視頻片段的擴散模型，支持576x1024分辨率下生成14幀動態畫面

MAIRA-2 是一種多模態變換器，設計用於從胸部X光片生成有依據或無依據的放射學報告。

基於Stable Diffusion 2.1-base微調的擴散模型，採用零終端信噪比調度在LAION aesthetic 5+數據上訓練

基於Stable Diffusion 2.1基礎模型微調，採用零終端信噪比調度在LAION美學6+數據集上訓練，主要用於研究演示。

一個專注於約魯巴語文本生成的模型，基於多個數據集微調而成。

LLaVA-Med是一個專為生物醫學領域設計的大型語言與視覺模型，通過視覺指令調優構建，具備處理生物醫學視覺問答任務的能力。

Orca 2是微軟開發的研究型語言模型，專注於提升小型語言模型的推理能力，基於LLAMA-2微調而成。

這是一個基於LlaMa架構的130億參數語言模型，使用合成數據微調，主要用於研究目的。

基於10萬條GPT-3.5-turbo生成的指令/響應對微調的70億參數模型，性能接近13B模型

CLIP是由OpenAI開發的視覺-語言模型，通過對比學習訓練圖像和文本編碼器，支持零樣本圖像分類。

CLIP是由OpenAI開發的多模態模型，能夠理解圖像和文本之間的關係，支持零樣本圖像分類任務。