Дообученная wav2vec2-модель для транскрибации чешской речи из аудиозаписей.
Подходит для: транскрибация чешских интервью и выступлений · распознавание чешской речи в подкастах и аудиозаписях · автоматическая расшифровка чешской диктовки
Дообученная wav2vec 2.0 модель для распознавания речи на хинди с аудио 16 кГц.
Подходит для: транскрибирование речи на хинди · распознавание хинди в аудиозаписях с частотой 16 кГц · транскрибирование речи на хинди в условиях переключения языков
FARE CLIP ViT-L/14 сопоставляет изображения с текстовыми метками для zero-shot классификации и дообучена для устойчивости к небольшим состязательным возмущениям.
Подходит для: Классификация изображений по заданным текстовым меткам без обучения на этих классах · Поиск изображений по короткому текстовому описанию · Сравнение изображения с набором возможных категорий
FARE CLIP ViT-L/14 сопоставляет изображения с текстовыми метками для классификации без дополнительного обучения.
Подходит для: классификация изображений по пользовательским меткам · поиск изображений по текстовым описаниям · отнесение изображений к категориям без обучения классификатора
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
CLIP ViT-L/14 с состязательным дообучением на ImageNet для классификации изображений по текстовым меткам без обучения под конкретный набор классов.
Подходит для: классификация изображений по заданным текстовым категориям · поиск изображений по текстовому описанию через сопоставление текста и изображения · проверка устойчивости классификации к небольшим возмущениям изображений
Состязательно дообученная модель CLIP ViT-L/14 для классификации изображений по текстовым меткам без специального обучения на целевых классах.
Подходит для: классификация изображений по пользовательским текстовым меткам · поиск изображений, соответствующих описанию · сравнение изображения с набором текстовых категорий
Дообученная CLIP ViT-B/32 для устойчивого сравнения изображений и классификации по текстовым меткам без дополнительного обучения.
Подходит для: сравнение изображений по перцептивному сходству · классификация изображений по текстовым меткам без дообучения · оценка устойчивости визуальных моделей к состязательным возмущениям
pytorch: формат, квантизация, runtime и память принадлежат одному artifact
CSATv2 21M — модель на базе timm для классификации изображений и извлечения визуальных признаков, обученная на ImageNet-1k.
Подходит для: классификация объектов на изображениях · извлечение карт визуальных признаков · получение эмбеддингов изображений
Модель wav2vec 2.0, дообученная для распознавания чешской речи и её транскрибации в текст.
Подходит для: транскрибация записей на чешском языке · распознавание чешской речи в аудиофайлах · подготовка текстовых расшифровок чешских речевых данных
Крупная языковая модель InternLM2 для решения экзаменационных задач китайского гаокао.
Подходит для: ответы на вопросы из экзаменационных заданий гаокао · решение задач по школьным предметам · подготовка к китайскому вступительному экзамену
Устойчиво дообученная на ImageNet модель CLIP ViT-B/32 для классификации изображений по текстовым описаниям и оценки их перцептивного сходства.
Подходит для: классификация изображений по текстовым описаниям без обучения на новых классах · сопоставление изображения с набором текстовых меток · оценка перцептивного сходства изображений
Экспериментальный сжатый чекпойнт Llama 2 Chat для изучения компромиссов между безопасностью и полезностью генеративных языковых моделей.
Подходит для: сравнение защитного поведения языковых моделей после сжатия · оценка успешности атак на сжатые чат-модели · изучение восстановления поведения модели компонентами SVD
Предварительно обученная на чешской речи модель Wav2Vec 2.0 для адаптации к распознаванию речи после дообучения и добавления токенизатора.
Подходит для: дообучение системы распознавания чешской речи · адаптация ASR для радио- и телезаписей на чешском языке · распознавание чешской речи в телефонных записях после дообучения