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低标记消耗

# 低标记消耗

Videochat Flash Qwen2 5 7B InternVideo2 1B
Apache-2.0
基于InternVideo2-1B和Qwen2.5-7B构建的多模态视频文本模型,每帧仅使用16个标记,支持长达10,000帧的输入序列。
文本生成视频 Transformers 英语
V
OpenGVLab
193
4
Videochat Flash Qwen2 5 2B Res448
Apache-2.0
VideoChat-Flash-2B是基于UMT-L(300M)和Qwen2.5-1.5B构建的多模态模型,支持视频文本转文本任务,仅使用每帧16个标记,并扩展上下文窗口至128k。
视频生成文本 Transformers 英语
V
OpenGVLab
904
18
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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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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
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