/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
655 360
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
8 окт 2026

visual-question-answering

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст

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

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 окт 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

Vermakri/visual-question-answering — исследовательская заметка о сравнении подходов к визуальным вопросам и ответам, а не обученная модель. Материал описывает планируемое сравнение с сопоставимыми базовыми методами, возможные факторы, влияющие на результаты, и требования к воспроизводимости; заявленная задача — отвечать на вопросы о содержимом изображений.

В качестве контекста оценки упомянуты VQAv2, GQA и OK-VQA. Репозиторий не сообщает о проведённых экспериментах, улучшении метрик, выпущенном коде или обученном чекпойнте. В метаданных указаны архитектура Transformer с 655,4 тыс. параметров, поддержка зрения и контекст 256 токенов; формат файлов — safetensors. Лицензия — MIT. Указанные характеристики не подтверждают наличие готовой модели для инференса.

Сценарии применения

  • планирование сравнения моделей визуальных вопросов и ответов
  • подготовка оценки на VQAv2
  • проверка систем на GQA
  • планирование тестирования на OK-VQA
  • фиксация требований к воспроизводимости экспериментов

Ограничения

Это исследовательская заметка, а не готовая обученная модель: README не заявляет проведённых экспериментов, выпущенного кода или доступного чекпойнта. Метаданные не указывают поддерживаемые естественные языки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Notes on Visual Question Answering

Repository summary

This is an exploratory note for Visual Question Answering. It records the intended comparison, likely confounders, and reproducibility requirements before any benchmark result is reported.

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 summary.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

  • summary.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
6626302

0 моделей