/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
7,1 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
26 авг 2026

cs229-visual-question-answering

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Исследовательские заметки и план оценки систем визуальных вопросов и ответов на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA.

23скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 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

Репозиторий heitorsvfm/cs229-visual-question-answering содержит исследовательские заметки и план эксперимента по визуальным вопросам и ответам (Visual Question Answering, VQA), а не готовую обученную модель. В карточке Hugging Face указаны архитектура transformer, около 7,1 млн параметров, контекст 256 токенов, формат safetensors и лицензия MIT.

Материалы описывают исследовательский вопрос, возможные смешивающие факторы и план сравнения с сопоставимыми базовыми моделями на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA. Репозиторий предназначен для планирования и воспроизводимой оценки систем VQA; он не подтверждает, что эксперименты проведены или что доступен обученный чекпойнт. Поэтому показатели качества и практическую пригодность оценить нельзя.

Сценарии применения

  • планирование сравнения моделей VQA с базовыми решениями
  • подготовка оценки ответов на вопросы по изображениям
  • выявление факторов, влияющих на результаты VQAv2
  • проектирование проверок воспроизводимости экспериментов VQA

Ограничения

README описывает план и гипотезы, а не завершённые эксперименты: результаты, улучшения на бенчмарках, выпущенный код и обученный чекпойнт не заявлены. Качество и пригодность для практического применения не подтверждены.

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 reading.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

  • reading.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
7b45cc7

0 моделей