LLM EU
Menu
Modeller

Instructblip Flan T5 Xl

Salesforce

Kun katalog Åbne vægte

Sidst gennemgået:

Suverænitet og hosting

Kun i katalog

Denne model er katalogiseret til reference. Den er endnu ikke hostet på LLM EU, og ingen førsteparts-endpoint betjener den her. Anmodninger til den går direkte til udbyderen under den pågældende udbyders egne vilkår.

Resumé

Checkpoin'et er instruktions-tunet og leveres med en chat-skabelon. Instructblip Flan T5 Xl er en mellemstor open-weight vision-language model fra Salesforce: 4B parametre under MIT. Den accepterer tekst og billeder og svarer i tekst. Den offentliggjorte konfiguration registrerer intet kontekstvindue, så dette kort indeholder ingen. Repository'et blev oprettet i maj 2023 og er spejlet på Hugging Face. Kortet er kun til katalog: LLM EU kører ikke denne model. Udgiveren angiver 1 sprog, 1 af dem blandt de sprog, Den Europæiske Union udgiver på.

Specifikationer

Udbyder
Salesforce (US)
Kontekstvindue
Ikke verificeret: udbyderen har ikke dokumenteret denne påstand.
Parametre
4B
Modaliteter
text, vision
Licens
mit · licence
Åbne vægte
yes
Udgivelsesdato
28. maj 2023
Opgaver
Vision

Sprog

Stærk: en

Tilstrækkelig: —

Stærk

  • en

Tilstrækkelig

    Ikke verificeret: udbyderen har ikke dokumenteret denne påstand. — a language is listed as strong only where a source claims it; the card links the evidence where one exists.

    Hvornår man bruger den

    Styrker

    • open weights are published on Hugging Face and can be downloaded without a vendor agreement
    • mit licence, so commercial self-hosting is permitted without a separate agreement
    • at 4B parameters it fits on a single accelerator
    • the model page lists en
    • instruction-tuned checkpoint with a chat template in the repository

    Begrænsninger

    • catalogue only — LLM EU does not run this model, and nothing on this card implies an LLM EU endpoint
    • no evaluation has been run by LLM EU
    • the published configuration records no context window, so the card carries none
    • at 4B parameters, the weights fit on a single modest accelerator
    • vision checkpoints are heavier to serve than their parameter count alone suggests, because the image encoder and pre-processing run alongside the language model