基于MCG-NJU/videomae-base微调的视频理解模型，在未知数据集上训练，准确率为11.1%
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发布时间 : 4/11/2025
模型简介
该模型是基于VideoMAE架构的视频理解模型，经过特定任务的微调，适用于视频内容分析任务
模型特点
基于VideoMAE架构
采用视频掩码自编码器(VideoMAE)架构，适合视频理解任务
特定任务微调
在基础模型上进行了针对特定任务的微调
多项式学习率调度
训练过程中使用多项式衰减学习率调度策略
模型能力
视频内容分析
视频特征提取
使用案例
视频理解
视频分类
对视频内容进行分类识别
当前准确率11.1%
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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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