模型简介
该模型设计用于零样本分类任务，能够在没有特定任务训练的情况下对输入数据进行分类。
模型特点
零样本学习
无需特定任务的训练数据即可进行分类。
多任务适用
适用于多种分类任务，具有广泛的应用场景。
MIT许可证
采用宽松的MIT许可证，允许自由使用和修改。
模型能力
文本分类
图像分类
多模态分类
使用案例
文本处理
情感分析
对文本进行情感倾向分类。
主题分类
将文本归类到预定义的主题类别中。
图像识别
物体识别
识别图像中的主要物体类别。
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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