lxmert-base-uncased
Предобученная мультимодальная модель LXMERT для извлечения признаков и построения представлений, связывающих текст с изображениями.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
unc-nlp/lxmert-base-uncased — предобученная мультимодальная модель семейства LXMERT, опубликованная UNC NLP. Архитектура объединяет языковой энкодер, энкодер отношений объектов и межмодальный энкодер; репозиторий предоставляет веса для PyTorch и TensorFlow, а конфигурация рассчитана на контекст до 512 токенов.
Модель предназначена для получения признаковых представлений текста и визуальных данных, в том числе для последующей настройки на задачи взаимодействия языка и изображений. LXMERT была разработана для таких сценариев, как визуальные вопросы и ответы и понимание связей между изображениями и текстом. В карточке Hugging Face лицензия не указана; условия использования следует сверять с первоисточником и материалами репозитория. Модель не является генеративным чат-ассистентом.
Сценарии применения
- получение признаков текста и визуальных объектов для мультимодальной системы
- подготовка представлений для визуальных вопросов и ответов
- анализ связей между объектами изображения и текстовым описанием
Ограничения
Это базовый энкодер признаков, а не готовая генеративная система для ответов на вопросы; для прикладных задач обычно требуется соответствующая модельная голова или дообучение. Контекст модели ограничен 512 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LxmertModel
- Ревизия весов
- 628572c