/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
8,8 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
27 авг 2026

visual-question-answering-tiny

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Экспериментальный проект по визуальным вопросам и ответам с небольшой Transformer-моделью, предназначенный для изучения и планирования оценки на VQAv2, GQA и OK-VQA.

13скачиваний 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

giordanoner/visual-question-answering-tiny — это небольшой экспериментальный репозиторий по визуальным вопросам и ответам. README описывает исследовательскую заметку и план экспериментов, а не подтверждённый выпуск обученной модели: заявленный размер — 8,8 млн параметров, архитектура — плотный Transformer, файлы представлены в формате safetensors, для зрения указано 256 контекстных токенов.

Репозиторий предназначен для изучения оценки систем Visual Question Answering и возможных помех при сравнении на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA. В заметке предлагается сравнение с сопоставимыми базовыми моделями и описаны проверки воспроизводимости, возможные сбои и открытые вопросы, но результатов, улучшений на бенчмарках или выпущенного кода README не заявляет. Лицензия — CC BY 4.0. Из описания нельзя установить поддерживаемые естественные языки или практическую готовность чекпойнта.

Сценарии применения

  • изучение методов оценки ответов на вопросы по изображениям
  • планирование сравнения VQA-модели с базовыми моделями
  • анализ возможных помех в экспериментах на VQAv2
  • изучение оценки визуальных вопросов на GQA и OK-VQA

Ограничения

README описывает планы и гипотезы, а не результаты: улучшения на бенчмарках, завершённые абляции, выпущенный код и факт обучения чекпойнта не заявлены. Естественные языки модели не обозначены.

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 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

  • 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
6bc5fe7

0 моделей