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
- 15:12 26.05.2026
- Силы Черноморского флота уничтожили два безэкипажных катера ВСУ — МО РФ
- 15:00 26.05.2026
- Военные учения в Европе «без всякого камуфляжа» направлены против РФ и Белоруссии — Шойгу
- 14:32 26.05.2026
- ВСУ потеряли за сутки в зоне СВО свыше тысячи военных — МО РФ
- 14:12 26.05.2026
- Митрополит Иларион, задержанный ранее в Чехии, выходит на свободу
- 14:00 26.05.2026
- Срок давности не применим только к преступлениям против человечности — Путин
- 13:32 26.05.2026
- Генерал-майор полиции Алексей Макаров стал новым замминистра внутренних дел России — МВД
- 13:12 26.05.2026
- Польша получила согласие США на производство ракет для системы Patriot — Минобороны
- 13:10 26.05.2026
- Сбер: Против России действует не менее 500 мошеннических кол-центров
- 13:00 26.05.2026
- Количество преступлений с использованием новых технологий в РФ в 2025 г. снизилось на 12%
- 12:58 26.05.2026
- Сбер стал партнером легенды киберспорта – клуба Virtus.pro в России


комментарии(0)