/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
1,5 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
24 сен 2026

visual-question-answering

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст

Производная модели juliaschmidt0425/study-visual-question-answering. Исследовательская заметка о планировании оценки систем визуального ответа на вопросы по изображениям, без опубликованного обученного чекпойнта.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

Карточка модели linfelix/visual-question-answering на Hugging Face совпадает с карточкой juliaschmidt0425/study-visual-question-answering, поэтому описание составлено по ней.

Репозиторий juliaschmidt0425/study-visual-question-answering содержит исследовательскую заметку о визуальном ответе на вопросы (Visual Question Answering, VQA), а не выпущенную обученную модель. В заметке сформулированы мотивация, исследовательская гипотеза и план оценки с сопоставимыми базовыми методами; среди рассматриваемых наборов данных — VQAv2, GQA и OK-VQA.

Материал предназначен для планирования и проверки исследований, включая анализ возможных смешивающих факторов, воспроизводимости, потенциальных ошибок и открытых вопросов. Карточка не сообщает о завершённых экспериментах, улучшениях на бенчмарках, опубликованном коде или доступном обученном чекпойнте. Репозиторий помечен лицензией MIT. Метаданные описывают небольшую трансформерную архитектуру на 786,4 тыс. параметров с контекстом 512 токенов и поддержкой зрения, однако README прямо уточняет, что обученная модель не выпущена; поэтому эти сведения не подтверждают наличие пригодного для запуска VQA-чекпойнта.

Сценарии применения

  • планирование эксперимента по Visual Question Answering
  • подготовка сравнения базовых методов VQA
  • выбор наборов данных VQAv2, GQA и OK-VQA для оценки
  • проверка воспроизводимости исследований по ответам на вопросы об изображениях

Ограничения

Это исследовательская заметка, а не завершённая работа или релиз обученной модели; результаты, улучшения на бенчмарках и код не представлены. Метаданные указывают параметры и контекст, но README не подтверждает, что соответствующий чекпойнт доступен или пригоден для использования.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Notes on Visual Question Answering

Repository summary

This repository contains a working research note about Visual Question Answering. It organizes motivation, related work, a falsifiable hypothesis, and an evaluation plan. It is not presented as a completed paper or a release of trained models.

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 summary.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

  • summary.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
8dab950

0 моделей