Stepfun
$1
入力トークン/百万
$2
出力トークン/百万
32
コンテキスト長
OFA-Sys
InsTaggerは、指令タグを自動的に提供するツールで、InsTagからタグ結果を抽出することで機能を実現し、主に人間の嗜好と一致する大規模言語モデルの教師付き微調整データの分析に使用されます。
軽量なテキストから画像を生成するモデルで、オリジナルの安定拡散モデルと比べて体積が約半分でありながら、同様の生成品質を維持しています。
Chinese CLIPはVision Transformerアーキテクチャに基づくマルチモーダルモデルで、中国語の視覚-言語タスクをサポートします。
中国語CLIPは約2億組の中国語画像テキストペアデータセットに基づくCLIPの簡易実装で、ViT-L/14@336pxを画像エンコーダー、RoBERTa-wwm-baseをテキストエンコーダーとして採用しています。
中国語CLIPモデル、VITアーキテクチャベース、中国語視覚言語タスクをサポート
中国語CLIPの基本バージョンで、ViT-B/16を画像エンコーダー、RoBERTa-wwm-baseをテキストエンコーダーとして使用し、約2億組の中国語画像テキストペアの大規模データセットでトレーニングされています。
Intel
これは、事前学習済みの80% 1x4ブロックスパースPrune OFA BERT-Largeモデルを知識蒸留でファインチューニングしたモデルで、SQuADv1.1質問応答タスクで優れた性能を発揮します。
Transformers%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
