模型简介
LLaVA 是一个结合了视觉和语言能力的多模态模型，能够理解图像内容并生成相关文本描述或回答相关问题。
模型特点
多模态理解
能够同时处理图像和文本输入，理解两者之间的关系
零样本学习
无需特定任务训练即可执行多种视觉语言任务
开放域问答
能够回答关于图像内容的开放性问题
模型能力
图像内容理解
视觉问答
图像描述生成
多模态对话
视觉推理
使用案例
辅助技术
视觉辅助
为视障人士描述图像内容
提高信息可访问性
内容审核
图像内容分析
自动检测图像中的不当内容
提高审核效率
教育
交互式学习
通过图像和问答进行教学
增强学习体验
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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