这是微软Florence-2模型使用Docmatix数据集（5%数据量）以1e-6学习率微调1天后的版本
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发布时间 : 6/21/2024
模型简介
基于Florence-2-large-ft微调的多模态模型，擅长图像文本到文本转换任务
模型特点
多模态理解
能够处理图像和文本的联合输入，生成相关文本输出
高效微调
仅使用5%的Docmatix数据集进行微调，学习率为1e-6
基于Florence-2架构
建立在微软强大的Florence-2模型基础上
模型能力
图像文本理解
多模态内容生成
视觉问答
使用案例
文档处理
文档图像理解
从扫描文档图像中提取和理解文本内容
内容生成
图像描述生成
根据输入图像生成描述性文本
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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
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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