PyTorch模型简介
该模型通过指令感知对比学习实现组合式图像检索，能够根据文本指令检索相关图像，适用于多模态信息检索场景。
模型特点
指令感知对比学习
采用指令感知的对比学习方法，提升模型对复杂指令的理解能力
组合式图像检索
能够处理组合式查询，实现更精准的图像检索
多模态架构
结合视觉Transformer和语言模型，实现图像与文本的跨模态理解
模型能力
图像检索
文本生成
多模态理解
指令跟随
使用案例
电子商务
商品图像检索
根据用户描述检索相关商品图像
提升商品搜索准确率
内容管理
媒体库检索
基于复杂描述检索媒体库中的图像
提高内容管理效率
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
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
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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