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高分辨率适应

# 高分辨率适应

Rope Vit Reg4 B14 Capi Imagenet21k
Apache-2.0
采用RoPE的ViT图像分类模型,经过CAPI预训练和ImageNet-21K微调,适用于图像分类和检测任务。
图像分类
R
birder-project
40
0
Vit Hybrid Base Bit 384
Apache-2.0
混合视觉变换器(ViT)模型结合了卷积网络和Transformer架构,用于图像分类任务,在ImageNet上表现出色。
图像分类 Transformers
V
google
992.28k
6
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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
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
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