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Vit Large Patch14 Clip 224.dfn2b
模型简介
该模型是CLIP（对比语言-图像预训练）的图像编码器部分，采用Vision Transformer (ViT)架构，适用于图像特征提取任务。
模型特点
基于CLIP架构
采用对比学习框架，能够学习图像和文本的联合表示。
Vision Transformer
使用ViT架构处理图像，将图像分割为patch序列进行处理。
大规模预训练
在大型数据集上预训练，具有强大的特征提取能力。
模型能力
图像特征提取
图像表示学习
使用案例
计算机视觉
图像检索
使用提取的图像特征进行相似图像检索。
视觉问答
作为视觉问答系统的图像编码器。
多模态学习
图文匹配
用于图像和文本的跨模态匹配任务。
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