/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
8,8 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Опубликована
26 авг 2026

project-visual-question-answering

Вопросы по изображениюИзображение, текст → текст3 профессии

Исследовательская заметка о постановке и воспроизводимой оценке задач визуальных вопросов и ответов на изображениях.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 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

Репозиторий wasedaphysics/project-visual-question-answering содержит исследовательскую заметку о визуальных вопросах и ответах, а не обученный чекпойнт для практического запуска. Материал описывает план сравнения с базовыми моделями, возможные смешивающие факторы, требования к воспроизводимости и контекст оценки на VQAv2, GQA и OK-VQA.

В метаданных модель обозначена как плотная Transformer-архитектура с поддержкой зрения, объёмом 8,8 млн параметров и контекстом 512 токенов; файлы представлены в формате safetensors. README уточняет, что репозиторий не заявляет завершённых экспериментов, улучшения результатов, выпущенного кода или обученного чекпойнта, поэтому его следует рассматривать как ранний исследовательский материал, а не готовую систему VQA. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • планирование сравнения моделей для визуальных вопросов и ответов
  • подготовка оценки VQA на датасете VQAv2
  • сопоставление подходов на GQA и OK-VQA
  • выявление смешивающих факторов в экспериментах VQA
  • планирование воспроизводимых экспериментов по анализу изображений

Ограничения

README описывает только исследовательский план: в репозитории не заявлены обученный чекпойнт, выпущенный код или завершённые бенчмарки. Поэтому качество ответов и практическую пригодность модели по имеющимся 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 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
d9eb8c8

0 моделей