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CLIP ViT L 14 CommonPool.XL.clip S13b B90k
模型简介
该模型是CLIP系列的一个变种，结合了Vision Transformer (ViT)架构和对比学习目标，能够理解图像和文本之间的语义关系，适用于零样本图像分类和跨模态检索任务。
模型特点
零样本学习能力
无需特定任务的微调即可执行新类别的图像分类
跨模态理解
能够同时处理和理解图像和文本的语义关系
大规模预训练
在CommonPool.XL数据集上预训练，包含约13B样本
模型能力
零样本图像分类
图像-文本匹配
跨模态检索
多模态特征提取
使用案例
内容审核
违规内容检测
通过文本描述检测违规图像内容
可识别多种违规内容类型，准确率取决于具体应用场景
电子商务
视觉搜索
通过文本查询搜索相关产品图像
提升产品搜索的相关性和用户体验
媒体分析
图像标注
自动生成图像的文本描述
可生成语义相关的图像描述
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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大型语言模型
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Transformers 支持多种语言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers 英语
Transformers 英语C
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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
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2,694
98