Blip Gqa Ft
模型简介
该模型是BLIP-2架构的微调版本,专注于视觉问答任务,能够理解图像内容并回答相关问题
模型特点
视觉语言理解
能够同时处理图像和文本输入,理解图像内容并生成相关回答
高效微调
基于预训练模型进行微调,在特定任务上表现更优
多模态能力
结合视觉和语言模态,实现跨模态理解和生成
模型能力
图像理解
视觉问答
图像描述生成
跨模态推理
使用案例
智能客服
产品图像问答
用户上传产品图片,系统回答关于产品的各种问题
提高客服效率,减少人工干预
教育辅助
教材图像理解
帮助学生理解教材中的图表和插图内容
提升学习效率和理解深度
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

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

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