模型简介
该模型是一个多模态模型,能够处理图像输入并生成相应的文本输出,适用于电子元件分类等任务。
模型特点
多模态能力
支持图像和文本的双向交互,能够理解图像内容并生成相关文本。
电子元件分类
特别适用于电子元件的分类和识别任务。
大模型规模
拥有110亿参数,具备强大的理解和生成能力。
模型能力
图像转文本
电子元件分类
多模态理解
使用案例
电子元件
电子元件分类
识别和分类电子元件图像,生成对应的元件名称和描述。
高准确率的元件识别和分类。
工业自动化
生产线元件检测
在自动化生产线上检测和分类电子元件。
提高生产效率和检测准确性。
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

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

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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