/ Модель

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
4,2 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
16 сен 2026

visual-question-answering

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Производная модели danielmdm/review-visual-question-answering. Исследовательская заготовка для изучения ответов на вопросы по изображениям и планирования оценки на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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 michaelbrosuf/visual-question-answering на Hugging Face совпадает с карточкой danielmdm/review-visual-question-answering, поэтому описание составлено по ней.

Это экспериментальная исследовательская заготовка по визуальным вопросам и ответам (Visual Question Answering), опубликованная пользователем danielmdm. Репозиторий описывает исследовательский вопрос, возможные смешивающие факторы и план сравнения с сопоставимыми базовыми методами; в качестве контекста оценки упомянуты VQAv2, GQA и OK-VQA. Метаданные указывают архитектуру CustomResearchModel на базе трансформера с 655,4 тыс. параметров, контекстом 128 токенов и поддержкой зрения. Модель предназначена для изучения ответов на вопросы об изображениях, однако README уточняет, что обученный чекпойнт, выполненные эксперименты и подтверждённые результаты не представлены. Репозиторий лицензирован по MIT.

Сценарии применения

  • изучение подходов к визуальным вопросам и ответам
  • планирование сравнения методов VQA на сопоставимых базовых моделях
  • подготовка оценки на VQAv2
  • подготовка оценки на GQA
  • подготовка оценки на OK-VQA

Ограничения

README описывает исследовательский план, а не завершённые эксперименты: обученный чекпойнт и подтверждённые результаты не заявлены. Поэтому качество и практическая применимость модели 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 review.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

  • review.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
a0cc747

0 моделей