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Paligemma 2
Paligemma 2
PaliGemma 2的目标受众是AI开发者和研究人员，特别是那些需要处理视觉和语言数据的专业人士。由于其强大的视觉语言能力，它适合于需要进行图像和文本分析、理解和生成的应用场景，例如自动化图像标注、视觉问答、内容推荐系统等。
AI模型图片生成#视觉语言模型#AI#机器学习#深度学习#图像识别#自然语言处理普通产品商用
总访问量： 1,116,593
占比最多地区： US(25.51%)
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产品介绍
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替代品
简介
PaliGemma 2是Gemma家族中的第二代视觉语言模型，它在性能上进行了扩展，增加了视觉能力，使得模型能够看到、理解和与视觉输入交互，开启了新的可能性。PaliGemma 2基于高性能的Gemma 2模型构建，提供了多种模型尺寸（3B、10B、28B参数）和分辨率（224px、448px、896px）以优化任何任务的性能。此外，PaliGemma 2在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。PaliGemma 2旨在为现有PaliGemma用户提供便捷的升级路径，作为即插即用的替代品，大多数任务无需大幅修改代码即可获得性能提升。
截图
产品特色
• 可扩展性能：提供多种模型尺寸和分辨率，以适应不同任务的性能需求。
• 长标题生成：生成详细、与上下文相关的图像描述，超越简单的物体识别，描述动作、情感和场景的整体叙述。
• 新领域扩展：在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。
• 易于升级：为现有PaliGemma用户提供即插即用的升级路径，无需大幅修改代码即可获得性能提升。
• 灵活调优：简化特定任务和数据集的微调过程，使能力定制变得简单。
• 支持多种框架：可以使用Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX和Gemma.cpp等工具和框架。
使用教程
1. 下载模型和代码：访问Hugging Face和Kaggle获取预训练模型和代码。
2. 学习和集成：通过Google提供的全面文档和示例笔记本快速集成这些工具到你的项目中。
3. 使用偏好的框架：利用Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX和Gemma.cpp等工具和框架。
4. 微调模型：根据具体任务和数据集对PaliGemma 2进行微调。
5. 集成到项目：将微调后的模型集成到你的应用程序或研究项目中。
6. 分享和反馈：将你的项目分享到Gemma社区，并提供反馈以帮助改进模型。
流量来源
直接访问38.84%外链引荐48.66%邮件0.07%
自然搜索9.03%社交媒体3.13%展示广告0.27%
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