Safetensors模型简介
该模型结合了OpenCLIP框架和SigLIP架构，专注于高效的零样本图像分类。通过蒸馏技术，它在保持较小规模的同时继承了较大模型的性能。
模型特点
轻量级设计
Tiny-14版本经过优化，适合资源有限的环境部署
知识蒸馏
从更大的SigLIP-400m模型中提取知识，平衡性能与效率
零样本能力
无需特定任务训练即可执行图像分类任务
模型能力
零样本图像分类
多模态理解
视觉语言对齐
使用案例
内容管理
自动图像标注
为未标注的图像自动生成描述性标签
提高内容管理效率，减少人工标注成本
电子商务
产品分类
根据上传图像自动分类商品
简化商品上架流程，提高分类准确性
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
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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