Safetensors模型简介
该模型结合了ResNet50x64深度残差网络和CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）框架，能够实现图像与文本的跨模态理解，特别适用于零样本图像分类场景。
模型特点
零样本学习能力
无需特定类别训练数据即可对新类别进行分类
跨模态理解
能够同时处理图像和文本信息，建立两者间的语义关联
大规模预训练
基于大规模图像-文本对进行预训练，具有广泛的知识覆盖
模型能力
零样本图像分类
图像-文本匹配
跨模态检索
使用案例
内容审核
违规内容识别
自动识别图像中可能存在的违规内容
可快速筛选潜在违规图像，减少人工审核工作量
电子商务
商品自动分类
根据商品描述和图像自动分类新产品
无需为每个新商品类别重新训练模型
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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