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Nllb Clip Base Oc
模型简介
该模型将NLLB模型的文本编码能力与CLIP的图像编码能力相结合，扩展了多语言视觉语言理解能力，特别在低资源语言上表现优异
模型特点
多语言支持
支持Flores-200的201种语言，包括许多低资源语言
跨模态理解
结合文本和图像编码能力，实现视觉语言对齐
低资源语言优化
在低资源语言上取得了最先进的成果
模型能力
多语言图像分类
跨模态检索
零样本学习
使用案例
多语言内容理解
多语言图像标注
为图像生成多种语言的描述标签
在Crossmodal-3600数据集上表现优异
跨语言图像搜索
使用不同语言查询检索相关图像
低资源语言应用
低资源语言图像分类
对低资源语言环境中的图像进行分类
在低资源语言上达到SOTA性能
Safetensors精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言
Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
ToddGoldfarb
2,691
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
uer
2,694
98