CLIP-модель ViT-bigG-14-quickgelu для сопоставления изображений с текстовыми метками и классификации без обучения на целевых классах.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это модель CLIP с архитектурой ViT-bigG-14-quickgelu, подготовленная для использования через библиотеки open_clip и timm. В карточке указано, что она связана с набором данных MetaCLIP-2.5B. Модель сопоставляет изображения и текстовые описания, поэтому подходит для классификации изображений по текстовым меткам без отдельного обучения на этих метках.
Модель принимает изображения и текстовые описания и выдаёт оценки их соответствия. Файлы доступны в форматах PyTorch и Safetensors; для применения требуется совместимая реализация open_clip или timm. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.
Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. Точность зависит от формулировок текстовых меток и предметной области; карточка не приводит оценок качества или специализированных ограничений.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is a dual use open_clip and timm model. Model name in OpenCLIP is ViT-bigG-14-quickgelu, and timm name is vit_gigantic_patch14_clip_224.metaclip_2pt5b.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · open_clip
Модели OpenCLIP требуют отдельного рантайма.