/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
1,3 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
5 окт 2026

visual-question-answering

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст

Исследовательские заметки о планировании оценки систем визуальных вопросов и ответов, а не готовая модель.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

Репозиторий jung-1992/visual-question-answering содержит исследовательские заметки о визуальных вопросах и ответах (Visual Question Answering, VQA), а не обученную модель. В заметках рассматриваются постановка исследовательского вопроса, возможные смешивающие факторы и сравнение с базовыми методами; приведены ориентиры для оценки на VQAv2, GQA и OK-VQA.

Материал предназначен для планирования и проверки экспериментов по ответам на вопросы об изображениях. Метаданные описывают файл в формате safetensors и архитектуру transformer с 1,3 млн параметров и контекстом 512 токенов, однако README прямо уточняет, что обученный чекпойнт и завершённые эксперименты не заявлены. Лицензия репозитория — MIT; она не подтверждает наличие пригодных для запуска весов.

Сценарии применения

  • планирование эксперимента по Visual Question Answering
  • подготовка сравнения VQA с базовыми методами
  • ориентирование по бенчмаркам VQAv2, GQA и OK-VQA

Ограничения

Это исследовательские заметки, а не обученный чекпойнт; README не заявляет завершённых экспериментов, улучшений на бенчмарках или выпущенного кода. Метаданные о параметрах и формате файла сами по себе не подтверждают, что в репозитории есть пригодная для запуска модель.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Notes on Visual Question Answering

Repository summary

A structured set of research notes on Visual Question Answering, with concrete evaluation references and open questions. Plans and hypotheses are kept separate from completed results.

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
18779dc

0 моделей