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大规模图文预训练

# 大规模图文预训练

CLIP ViT G 14 Laion2b S34b B88k
MIT
基于LAION-2B数据集训练的CLIP ViT-g/14模型,支持零样本图像分类和图文检索任务
文本生成图像
C
laion
76.65k
24
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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
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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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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。
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