/ Модель

Характеристики

Контекст
128 токенов
Параметры
3,5 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
29 сен 2026

visual-question-answering-analysis

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Производная модели Jackyfirdaus/visual-question-answering-finetune. Исследовательские заметки о планировании оценки модели для ответов на вопросы по изображениям.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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 shah4125/visual-question-answering-analysis на Hugging Face совпадает с карточкой Jackyfirdaus/visual-question-answering-finetune, поэтому описание составлено по ней.

Jackyfirdaus/visual-question-answering-finetune — репозиторий с исследовательскими заметками о задаче Visual Question Answering, а не готовая обученная модель. В карточке указаны архитектура на основе Transformer, 2,9 млн параметров, поддержка зрения и контекст длиной 256 токенов; формат весов — safetensors. Заметки описывают план сравнения с базовыми моделями и возможные факторы, влияющие на оценку, на наборах VQAv2, GQA и OK-VQA.

Материалы предназначены для планирования и воспроизводимой проверки эксперимента по ответам на вопросы об изображениях. README прямо сообщает, что обучение чекпойнта, код и результаты бенчмарков не представлены, поэтому репозиторий не подтверждает практическую работоспособность модели. Указана лицензия MIT.

Сценарии применения

  • планирование эксперимента по визуальным вопросам и ответам
  • подготовка сравнения с базовыми моделями на VQAv2
  • проектирование оценки на GQA
  • планирование проверки на OK-VQA
  • составление требований к воспроизводимости экспериментов

Ограничения

README описывает только план исследования: обученный чекпойнт, опубликованный код и результаты бенчмарков не заявлены. Поэтому качество и практическую работоспособность модели по этим материалам оценить нельзя.

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

This is an exploratory note for Visual Question Answering. It records the intended comparison, likely confounders, and reproducibility requirements before any benchmark result is reported.

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
9c2b4aa

0 моделей