基于CLIP-ViT-L/14在PMC-OA数据集上微调的视觉语言模型
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发布时间 : 9/7/2023
模型简介
该模型是OpenAI CLIP-ViT-L/14的微调版本，专门针对生物医学文献图像-文本匹配任务进行了优化。
模型特点
生物医学领域优化
在PMC-OA生物医学文献数据集上微调，增强了处理医学图像和文本的能力
多模态理解
能够同时处理图像和文本输入，理解两者之间的语义关系
模型能力
图像特征提取
文本特征提取
跨模态相似度计算
图像-文本匹配
使用案例
医学研究
医学文献图像检索
根据文本描述检索相关医学图像
医学图像标注
为医学图像生成描述性文本
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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
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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