Новые увеличенные версии модели нейросетей ruCLIP Сбера размещены в открытом доступе
15:04 19.01.2022
На портале GitHub выложена линейка моделей ruCLIP, позволяющая ранжировать изображения и подписи к ним на русском языке, а также оценивать семантическу близость изображений и текстов. Модели разработаны командами Sber AI и SberDevices в дополнение к ранее опубликованной модели ruCLIP Small. «Экосистема Сбера является одним из лидеров в области ML-решений — уже сегодня мы предлагаем разработчикам, дата-сайентистам и представителям бизнеса всё больше инструментов и сервисов: от платформ для ML-разработки, как SberCloud ML Space, до законченных ML-решений, как SmartSpeech, - отмечает первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин. - Также за последний год объединённые команды Sber AI и SberDevices выпустили ряд трансформерных моделей — ruGPT-3 & family, — среди которых и популярная text-to-image ruDALL-E. Модели занимают первые строчки рейтингов различных бенчмарков и, в отличие от большинства аналогичных решений, размещены в открытом доступе. Эксклюзивные промышленные модели доступны в DataHub SberCloud ML Space. Всё это позволяет решать бизнесу многие задачи для создания собственных прорывных продуктов на базе ML, ускорять time to market и снижать затраты на разработку».
Промышленные версии с наивысшим качеством и количеством параметров — ruCLIP Base exclusive и ruCLIP Large exclusive — доступны в хабе предобученных моделей, датасетов и контейнеров DataHub на платформе SberCloud ML Space.
Эти модели на ряде датасетов успешно обошли ансамбль оригинальной англоязычной модели CLIP и русско-английского переводчика.
Успешное обучение ruCLIP и доступность моделей в open source позволит решать многие задачи компьютерного зрения в различных продуктах и сервисах в режиме zero-shot, то есть без необходимости дорогостоящего дообучения, сообщают разаботчики. В релизе шесть моделей ruCLIP, отличающиеся размером использованного патча (14×14, 16×16, 32×32) и размерами входных изображений (224×224, 336×336 и 384×384). Семантика названия моделей выглядит так:
- ruclip-vit-base-patch16-224;
- ruclip-vit-base-patch32-224;
- ruclip-vit-base-patch32-384 — ruCLIP Base;
- ruclip-vit-large-patch14-224 — ruCLIP Large;
- ruclip-vit-large-patch14-336 — ruCLIP Large exclusive — доступна DataHub SberCloud ML Space only;
- ruclip-vit-base-patch16-384 — ruCLIP Base exclusive — доступна в DataHub SberCloud ML Space only.
Посмотреть детальное сравнение всех шести новых обученных моделей можно в репозитории на GitHub.
Комментарии отключены - материал старше 3 дней
Новости
- 09:20 13.02.2026
- На борту судна Arina с 30 россиянами произошел пожар у берегов Японии
- 09:05 13.02.2026
- Посол Индии в РФ подтвердил, что Москва и Нью-Дели уважают интересы друг друга
- 09:00 13.02.2026
- Над регионами России за ночь сбили 58 украинских БПЛА
- 21:00 12.02.2026
- Спикер парламента Киргизии Нурланбек Тургунбек уулу подал в отставку
- 20:50 12.02.2026
- Норвегия выделит $443,2 млн на военную помощь Украине и рассчитывает на «быстрый эффект»
- 20:24 12.02.2026
- В Москве открылся визовый центр Японии
- 19:30 12.02.2026
- Хуснуллин: На инфраструктуру Белгородской области идет беспрецедентная атака противника
- 18:45 12.02.2026
- Генсек НАТО считает, что военные нужды Украины приоритетны перед потребностями в восстановлении страны
- 17:40 12.02.2026
- Внешний долг РФ за 2025 г. вырос на $30 млрд — ЦБ
- 17:12 12.02.2026
- РФ рассматривает восстановление ж/д сообщения с Грузией через Абхазию — Оверчук


комментарии(0)