模型简介
该模型是CLIP架构的一个变体，结合了视觉Transformer（ViT）和文本编码器，能够在没有特定任务训练的情况下进行图像分类。
模型特点
零样本学习能力
无需特定任务的训练数据即可执行图像分类任务
多模态理解
同时理解视觉和文本信息，建立两者间的关联
高效架构
基于ViT-B/32的视觉编码器，平衡性能和效率
模型能力
零样本图像分类
图像-文本匹配
多模态特征提取
使用案例
内容管理
自动图像标注
为未标记的图像自动生成描述性标签
提高图像检索和组织效率
电子商务
产品分类
根据产品图片自动分类到相应类别
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
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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