该模型是基于Google的ViT-base模型在CIFAR-10数据集上微调的版本，适用于图像分类任务。
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发布时间 : 5/13/2022
模型简介
这是一个基于Vision Transformer (ViT)架构的图像分类模型，专门针对CIFAR-10数据集进行了微调。
模型特点
基于ViT架构
采用Vision Transformer架构，利用自注意力机制处理图像数据。
CIFAR-10微调
专门针对CIFAR-10数据集进行了优化，适合10类图像分类任务。
预训练模型微调
基于ImageNet-21k预训练的ViT模型进行微调，具有较好的特征提取能力。
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
计算机视觉
CIFAR-10图像分类
对CIFAR-10数据集中的10类图像进行分类
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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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