模型简介
该模型是OpenCLIP项目的一部分,采用ViT-L/14架构,输入分辨率为336x336,专注于跨模态视觉语言理解,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
无需特定任务微调即可对新类别进行图像分类
高分辨率处理
支持336x336像素的输入分辨率,能捕捉更精细的视觉特征
跨模态理解
同时理解视觉和文本信息,实现图文匹配
模型能力
零样本图像分类
图文匹配
视觉特征提取
使用案例
内容管理
自动图像标注
为未标注图像自动生成描述性标签
提高内容检索效率
电子商务
产品分类
根据产品图片自动分类到商品目录
减少人工分类工作量
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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

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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