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CLIP ViT B 16 CommonPool.L.laion S1b B8k
模型简介
该模型是CLIP架构的一个变体，结合了视觉Transformer（ViT-B-16）和文本编码器，能够理解图像和文本之间的关联，适用于零样本图像分类等跨模态任务。
模型特点
零样本学习能力
无需特定任务的微调即可执行图像分类任务
跨模态理解
能够同时处理和理解视觉和文本信息
大规模预训练
使用laion-s1B-b8K大规模数据集进行预训练
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
自动图像标注
为未标注图像自动生成描述性标签
提高内容管理效率，减少人工标注成本
电子商务
产品图像分类
根据自然语言描述对产品图像进行分类
无需为每个新产品类别重新训练模型
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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
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Transformers 支持多种语言L
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16
Cadet Tiny
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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。
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Transformers 英语C
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统 中文
R
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2,694
98