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Vit Xsmall Patch16 Clip 224.tinyclip Yfcc15m
模型简介
该模型是CLIP架构的轻量化版本，使用YFCC15M数据集训练，适用于零样本图像分类任务。
模型特点
轻量化设计
采用XSmall规模的ViT架构，计算资源需求较低
零样本学习
无需特定领域训练即可执行图像分类任务
多模态理解
同时理解视觉和文本信息，实现跨模态匹配
模型能力
零样本图像分类
图像-文本匹配
跨模态检索
使用案例
内容管理
自动图片标注
为未标注图片自动生成描述性标签
提升图片库管理效率
电子商务
产品分类
根据自然语言描述对产品图片进行分类
无需训练即可支持新产品类别
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16
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Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
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98