/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
9,4 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
15 сен 2026

visual-question-answering-finetune

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Исследовательские заметки и план эксперимента для изучения ответов на вопросы по изображениям, без заявленного обученного чекпойнта.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 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 kxyadav85/visual-question-answering-finetune содержит исследовательские заметки и план эксперимента по визуальным вопросам и ответам, а не готовую обученную модель. В заметках обсуждаются исследовательский вопрос, возможные смешивающие факторы, сравнение с сопоставимыми базовыми методами и оценка на VQAv2, GQA и OK-VQA; упоминание этих наборов данных не означает, что эксперименты уже проведены.

Материалы предназначены для планирования и проверки исследования в области visual question answering. README не заявляет результатов, улучшений на бенчмарках, выпущенного кода или обученного чекпойнта. В метаданных указаны архитектура Transformer, 9,4 млн параметров, контекст 512 токенов, возможность работы с изображениями и лицензия MIT; эти параметры описывают запись модели, но не подтверждают наличие готовой обученной системы.

Сценарии применения

  • Планирование эксперимента по visual question answering
  • Подготовка сравнения VQA с базовыми методами
  • Разработка протокола оценки на VQAv2
  • Планирование оценки на GQA и OK-VQA
  • Выявление возможных смешивающих факторов в экспериментах VQA

Ограничения

README описывает планы и гипотезы, а не результаты проведённых экспериментов; обученный чекпойнт и выпущенный код не заявлены. Поэтому репозиторий не подтверждает качество готовой модели на бенчмарках.

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 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
493257d

0 моделей