/ Модель

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
1,3 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
29 авг 2026

visual-question-answering

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Исследовательская заметка с планом оценки задачи визуальных вопросов и ответов, без выпущенного обученного чекпойнта.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Репозиторий BrittanyWt/visual-question-answering содержит исследовательские заметки и план эксперимента по визуальным вопросам и ответам (Visual Question Answering, VQA), а не готовую обученную модель. В метаданных указаны архитектура Transformer с плотными слоями, размер 1,3 млн параметров, контекст 128 токенов и формат safetensors; при этом README прямо сообщает, что обученный чекпойнт не выпущен.

Материалы задают область исследования, возможные смешивающие факторы и план сравнения с подобранными базовыми моделями. Среди предполагаемых наборов для оценки названы VQAv2, GQA и OK-VQA. Репозиторий не содержит заявленных результатов, завершённых абляций или опубликованного кода, поэтому пригоден как исследовательская заметка для планирования проверки, а не как готовое решение для ответов по изображениям. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • планирование эксперимента по ответам на вопросы об изображениях
  • подготовка сравнения VQA-моделей на VQAv2
  • оценка визуальных вопросов на GQA
  • планирование проверки ответов по изображениям на OK-VQA

Ограничения

README описывает исследовательский план, а не обученную модель: результаты, завершённые абляции, код и чекпойнт не заявлены. Метаданные не определяют языки модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Notes on Visual Question Answering

Repository summary

Reading notes and an experiment sketch for Visual Question Answering. The repository emphasizes what still needs to be tested instead of manufacturing scores or release claims.

What is covered

  • the scope of the research question and likely confounders
  • a proposed comparison with matched baselines
  • concrete evaluation context such as VQAv2, GQA, and OK-VQA
  • reproducibility checks, failure modes, and open questions
  • topic-relevant references

How to read this repository

Start with paper_notes.md for the full note. Sections labeled as plans or hypotheses should not be interpreted as experimental results. If results are added later, they should include dataset versions, commands, seeds, hardware, and raw logs.

Scope and limitations

The note is intentionally exploratory. It does not claim benchmark improvements, completed ablations, released code, or a trained checkpoint. References and proposed datasets provide a starting point for verification rather than evidence that the study has already been run.

Files

  • paper_notes.md — primary artifact
  • README.md — this documentation

License

Released under mit. Review the source-data terms separately when this repository is used with external datasets.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура transformer неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
CustomResearchModel
Ревизия весов
83cfaf7

0 моделей