# 語義理解增強

基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，採用全局平均池化，移除了注意力池化頭，適用於圖像特徵提取任務。

基於SigLIP 2的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，適用於多語言視覺-語言任務。

SigLIP 2 ViT模型，僅包含圖像編碼器部分，用於圖像特徵提取，基於WebLI數據集訓練。

基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，採用全局平均池化，移除了注意力池化頭，適用於圖像特徵提取任務。

基於SigLIP 2架構的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，預訓練於webli數據集。

基於SigLIP 2架構的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，採用全局平均池化(GAP)替代注意力池化頭部

基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，採用全局平均池化，移除了注意力池化頭，專為圖像特徵提取設計。

基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，專為timm設計，適用於視覺-語言任務

基於SigLIP 2架構的視覺Transformer模型，專為圖像特徵提取設計，預訓練於webli數據集

基於SigLIP 2技術的視覺Transformer模型，專注於圖像特徵提取

基於SigLIP 2的視覺Transformer模型，使用全局平均池化(GAP)替代注意力池化頭的圖像編碼器

基於SigLIP 2的ViT圖像編碼器，採用全局平均池化，移除注意力池化頭，適用於圖像特徵提取。

基於SigLIP 2的視覺變換器模型，採用全局平均池化處理圖像特徵

基於SigLIP 2的視覺變換器模型，專為圖像特徵提取設計，使用webli數據集預訓練

SigLIP 2 是基於 SigLIP 預訓練目標的改進模型，整合了多項技術以提升語義理解、定位和密集特徵提取能力。

SigLIP 2 是基於 SigLIP 改進的多語言視覺語言編碼器，增強了語義理解、定位和密集特徵提取能力。

SigLIP 2 是在 SigLIP 基礎上改進的多語言視覺語言編碼器，提升了語義理解、定位和密集特徵提取能力。

SigLIP 2 是基於 SigLIP 改進的視覺語言模型，整合了多項技術以提升語義理解、定位和密集特徵提取能力。

SigLIP 2 是一個視覺語言模型，整合了多項技術以提升語義理解、定位和密集特徵提取能力。

SigLIP 2是一個多語言視覺語言編碼器，改進了語義理解、定位和密集特徵提取能力。

SigLIP 2 是基於 SigLIP 的改進版本，整合了多項技術以提升語義理解、定位和密集特徵提取能力。

AraModernBert是基於ModernBERT架構構建的先進阿拉伯語語言模型，結合了Transformer設計創新與100GB阿拉伯語文本的大規模訓練。

該模型是專為SemEval Multiconer任務設計的命名實體識別(NER)模型，用於識別多語言和跨領域文本中的複雜實體類別。

ERNIE 2.0是百度於2019年提出的持續預訓練框架，通過持續的多任務學習逐步構建和優化預訓練任務。在多項任務中表現優於BERT和XLNet。