/ Модель

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
786 432
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
5 сен 2026

notes-visual-question-answering95

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Производная модели Yichenliang/thesis-visual-question-answering. Исследовательские заметки и план оценки задач визуальных вопросов и ответов, не являющиеся выпуском обученной модели.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 сен 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

Карточка модели Kleinpaul05/notes-visual-question-answering95 на Hugging Face совпадает с карточкой Yichenliang/thesis-visual-question-answering, поэтому описание составлено по ней.

Это репозиторий исследовательских заметок по визуальным вопросам и ответам (Visual Question Answering, VQA), а не выпущенная обученная модель. Автор систематизирует мотивацию, связанные работы, проверяемую гипотезу и план оценки с сопоставимыми базовыми методами на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA. Материалы предназначены для планирования и проверки исследования; заявленных результатов, обученного чекпойнта или выпущенного кода нет. Метаданные описывают небольшую трансформерную модель с поддержкой зрения, 655,4 тыс. параметров и контекстом 256 токенов, однако README не подтверждает наличие обученных весов или фактической реализации VQA. Лицензия репозитория — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • планирование эксперимента по Visual Question Answering
  • составление сравнения VQA-моделей на VQAv2
  • проектирование оценки визуальных вопросов на GQA
  • подготовка проверки модели на OK-VQA
  • изучение факторов и ошибок в экспериментах VQA

Ограничения

README описывает исследовательский план, а не завершённую работу: результатов бенчмарков, абляций, выпущенного кода и обученного чекпойнта не заявлено. Поэтому метаданные об архитектуре и поддержке зрения сами по себе не подтверждают готовность модели к практическому использованию.

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 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 cc-by-4.0. 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
f54cf57

0 моделей