/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
28,7 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llava · dense
Базовая модель
LISA-13B-llama2-v1
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июн 2026

openimages16-prompted-mixed-loraonly-lr1e5-e1

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная на LISA ReasonSeg и OpenImages16Prompted мультимодальная LISA-13B сегментирует объекты на изображениях по текстовым запросам.

7скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

OpenImages16 Prompted Mixed LISA-13B LoRA-only — дообученная мультимодальная модель на базе LISA-13B, созданная для сегментации объектов на изображениях по текстовым запросам. Разработчик дообучил её только через LoRA на данных LISA ReasonSeg и OpenImages16Prompted в течение одной эпохи с learning rate 1e-5; обучаемыми были 6 553 600 параметров.

Модель принимает изображение и текстовый запрос, а для сегментируемого объекта формирует текстовый ответ и результат сегментации. Архитектура — LLaVA/LISAForCausalLM с 12,9 млрд параметров; контекст — 4096 токенов. На валидации указаны gIoU 0,5347 и cIoU 0,7039. Для запуска требуются кодовая база LISA и чекпойнт SAM ViT-H. Лицензия обозначена как other, поэтому условия её использования следует проверять в репозитории модели и базовой модели.

Сценарии применения

  • сегментация объекта на изображении по текстовому описанию
  • поиск и выделение заданного объекта на изображении
  • ответы на вопросы о сегментируемых объектах с визуальным обоснованием

Ограничения

Для инференса необходимы кодовая база LISA и чекпойнт SAM ViT-H. Указанная лицензия — other; точные условия использования следует уточнить в карточке модели и базовой модели.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

OpenImages16 Prompted Mixed LISA-13B LoRA-only

Fine-tuned from xinlai/LISA-13B-llama2-v1.

Training data:

  • LISA ReasonSeg
  • OpenImages16Prompted

Training setting:

  • LoRA-only fine-tuning
  • learning rate: 1e-5
  • epochs: 1
  • trainable params: 6,553,600
  • validation result: gIoU 0.5347, cIoU 0.7039

This model requires the LISA codebase and SAM ViT-H checkpoint for inference.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LISAForCausalLM
Ревизия весов
4eb9af4

0 моделей