Safetensors模型简介
该模型是基于EVA02架构的CLIP模型，专门设计用于零样本图像分类任务。它结合了视觉和语言理解能力，能够在没有特定类别训练数据的情况下进行分类。
模型特点
零样本学习能力
无需特定类别的训练数据即可进行分类
视觉-语言联合建模
同时理解图像内容和相关文本描述
高效架构
基于EVA02的改进架构，平衡性能和效率
模型能力
零样本图像分类
图像-文本匹配
跨模态理解
使用案例
图像分类
开放域图像分类
对未见过的类别进行图像分类
在多种零样本分类基准上表现良好
内容检索
跨模态检索
根据文本描述检索图像，或根据图像生成描述
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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