# 小样本适应

布谷鸟是一个3亿参数的信息提取模型，通过模仿大语言模型的下一词元预测范式进行信息提取，能够利用各种文本资源进行自我增强。

布谷鸟是一个小型（3亿参数）信息抽取（IE）模型，模仿大语言模型的下一词预测范式，通过标记给定上下文中的下一词进行预测。

超级彩虹布谷鸟是一个基于下一词抽取(NTE)范式的小型信息抽取模型，通过模仿大语言模型的预测方式实现高效信息抽取。

基于 Google 的 ViT 基础架构，在 EuroSAT 遥感图像数据集上微调的图像分类模型

该模型是基于microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k微调的版本，具体用途和训练数据未明确说明。

基于google/vit-base-patch16-224在图像文件夹数据集上微调的视觉Transformer模型，用于图像分类任务。

基于microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k微调的图像分类模型，在评估集上达到98.92%的准确率。

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k微调的视觉Transformer模型，主要用于图像分类任务。

基于微软ResNet-50模型在图像文件夹数据集上微调的图像分类模型，准确率达97.64%