/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
655 360
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
27 авг 2026

visual-question-answering-sandbox

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Исследовательская заметка по визуальным вопросам и ответам с гипотезой и планом оценки на наборах VQA.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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

Jys4nchez/visual-question-answering-sandbox — это исследовательская заметка о визуальных вопросах и ответах, а не готовая обученная модель. Репозиторий систематизирует мотивацию, связанные работы, проверяемую гипотезу и план оценки с возможными сравнениями на VQAv2, GQA и OK-VQA. Метаданные описывают архитектуру как плотный трансформер с классом CustomResearchModel, 655,4 тыс. параметров и контекстом 256 токенов; файлы представлены в формате safetensors. Заявлена задача visual-question-answering и возможность работы с изображениями.

Материал предназначен для исследователей, планирующих изучать VQA и проверять гипотезы по воспроизводимому протоколу. В README прямо указано, что результаты, обученный чекпойнт и выпущенный код не представлены; гипотезы и планы не следует считать результатами экспериментов. Лицензия репозитория — MIT.

Сценарии применения

  • планирование эксперимента по визуальным вопросам и ответам
  • подготовка сравнения моделей на VQAv2
  • разработка оценки вопросов по изображениям на GQA
  • планирование проверки визуальных вопросов на OK-VQA

Ограничения

Репозиторий не содержит обученного чекпойнта, результатов экспериментов или выпущенного кода; описанные гипотезы и планы не подтверждают улучшение бенчмарков. README не указывает поддерживаемые естественные языки.

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

This repository contains a working research note about Visual Question Answering. It organizes motivation, related work, a falsifiable hypothesis, and an evaluation plan. It is not presented as a completed paper or a release of trained models.

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 analysis.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

  • analysis.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
5fd8889

0 моделей