Характеристики

Размер весов: 5,8 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: paligemma · dense
Опубликована: 20 авг 2024

Ссылки

MalayaLLM-Paligemma-Caption-3B-Full-Precision

Языковая модель

Модель PaliGemma-2 на 3 млрд параметров для создания описаний изображений и ответов на вопросы о них на малаяламском и английском языках.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 2024

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

MalayaLLM-Paligemma-Caption-3B-Full-Precision — модель VishnuPJ на архитектуре PaliGemma-2 с 3 млрд параметров, дообученная для создания описаний изображений и ответов на вопросы о них на малаяламском языке. Для обучения использовались наборы данных с малаяламскими подписями к изображениям и вопросами и ответами; часть англоязычных данных была переведена на малаяламский с помощью indictrans2.

Модель принимает изображение и текстовый запрос и генерирует текст — подпись или ответ на вопрос. Она поддерживает малаяламский и английский языки; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

создание подписей к изображениям на малаяламском языке
ответы на вопросы о содержимом изображения на малаяламском языке
генерация описаний изображений на английском языке
визуальные вопросы и ответы по изображениям на английском языке

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

PaliGemma-3B-MalayaLLM

Introducing the Developer:

Discover the mind behind this model and stay updated on their contributions to the field https://www.linkedin.com/in/vishnu-prasad-j/

Model description

This is a PaliGemma-3B based model for Malayalam captioning and Visual Question Answering.

Model type: A 3B PaliGemma-2 finetuned model on Malayalam captions and queries.
Language(s): Malayalam and English
Datasets:
Caption Model-Full Precisoin: VishnuPJ/MalayaLLM-Paligemma-Caption-3B-Full-Precision
Caption 4bit Quant: VishnuPJ/MalayaLLM-Paligemma-Caption-3B-4bitQuant
VQA Model-Full Precison: VishnuPJ/MalayaLLM-Paligemma-VQA-3B-Full-Precision
VQA 4bit Quant: VishnuPJ/MalayaLLM-Paligemma-VQA-3B-4bitQuant
VQA LORA Adapters: VishnuPJ/MalayaLLM-Paligemma-VQA-3B-Adapters
Training Precision: float16,4bit

Dataset Creation

I have used indictrans2 for translating English datasets to Malayalam.

🌟Happy coding💻🌟

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: PaliGemmaForConditionalGeneration
Ревизия весов: d2a8a78