/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
1,6 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
9 сен 2026

experiment-visual-question-answering27

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Исследовательский проект по визуальным вопросам и ответам, содержащий заметки о постановке задачи и планах оценки на VQA-бенчмарках.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

Это экспериментальный исследовательский репозиторий timofeyivanov0701 по визуальным вопросам и ответам (Visual Question Answering, VQA). README описывает набор исследовательских заметок о постановке задачи, возможных смешивающих факторах и сравнении с сопоставимыми базовыми методами; заявленная область оценки включает VQAv2, GQA и OK-VQA. Метаданные указывают архитектуру Transformer с плотными слоями, объём 1,6 млн параметров, контекст 256 токенов и файлы весов в формате safetensors.

Материалы предназначены для изучения ответов на вопросы по изображениям и планирования воспроизводимой оценки. README прямо уточняет, что результаты, улучшения на бенчмарках и обученный чекпойнт не заявлены, а описанные датасеты и планы не подтверждают, что эксперименты уже проводились. Лицензия репозитория — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • планирование сравнения методов Visual Question Answering
  • подготовка оценки ответов на вопросы по изображениям
  • изучение возможных факторов, влияющих на результаты VQA
  • проверка воспроизводимости экспериментов на VQAv2, GQA и OK-VQA

Ограничения

README не заявляет завершённых экспериментов, улучшений на бенчмарках, выпущенного кода или обученного чекпойнта; исследовательские планы и гипотезы не являются результатами. Лицензия CC BY 4.0.

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

A structured set of research notes on Visual Question Answering, with concrete evaluation references and open questions. Plans and hypotheses are kept separate from completed results.

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 cc-by-4.0. 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
e4dcac5

0 моделей