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MicrosoftDialoGPT is a SOTA large-scale pretrained dialogue response generation model for multiturn conversations. The human evaluation results indicate that the response generated from DialoGPT is comparable to human response quality under a single-turn conversation Turing test. The model is trained on 147M multi-turn dialogue from Reddit discussion thread. Please find the information about preprocessing, training and full details of the DialoGPT in the original DialoGPT repository ArXiv paper: https://arxiv.org/abs/1911.00536
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MicrosoftDialoGPT is a SOTA large-scale pretrained dialogue response generation model for multiturn conversations. The human evaluation results indicate that the response generated from DialoGPT is comparable to human response quality under a single-turn conversation Turing test. The model is trained on 147M multi-turn dialogue from Reddit discussion thread. Please find the information about preprocessing, training and full details of the DialoGPT in the original DialoGPT repository ArXiv paper: https://arxiv.org/abs/1911.00536
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MicrosoftDocument Image Transformer (DiT) model pre-trained on IIT-CDIP (Lewis et al., 2006), a dataset that includes 42 million document images. It was introduced in the paper DiT: Self-supervised Pre-training for Document Image Transformer by Li et al. and first released in this repository. Note that DiT is identical to the architecture of BEiT. Disclaimer: The team releasing DiT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. The Document Image Transformer (DiT) is a transformer encoder model (BERT-like) pre-trained on a large collection of images in a self-supervised fashion. The pre-training objective for the model is to predict visual tokens from the encoder of a discrete VAE (dVAE), based on masked patches.
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詳細を見る ↗dit-base-finetuned-rvlcdip
MicrosoftDocument Image Transformer (DiT) model pre-trained on IIT-CDIP (Lewis et al., 2006), a dataset that includes 42 million document images and fine-tuned on RVL-CDIP, a dataset consisting of 400,000 grayscale images in 16 classes, with 25,000 images per class. It was introduced in the paper DiT: Self-supervised Pre-training for Document Image Transformer by Li et al. and first released in this repository. Note that DiT is identical to the architecture of BEiT. Disclaimer: The team releasing DiT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. The Document Image Transformer (DiT) is a transformer encoder model (BERT-like) pre-trained on a large collection of images in a self-supervised fashion. The pre-training objective for the model is to predict visual tokens from the encoder of a discrete VAE (dVAE), based on masked patches.
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MicrosoftDocument Image Transformer (DiT) model pre-trained on IIT-CDIP (Lewis et al., 2006), a dataset that includes 42 million document images and fine-tuned on RVL-CDIP, a dataset consisting of 400,000 grayscale images in 16 classes, with 25,000 images per class. It was introduced in the paper DiT: Self-supervised Pre-training for Document Image Transformer by Li et al. and first released in this repository. Note that DiT is identical to the architecture of BEiT. Disclaimer: The team releasing DiT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. The Document Image Transformer (DiT) is a transformer encoder model (BERT-like) pre-trained on a large collection of images in a self-supervised fashion. The pre-training objective for the model is to predict visual tokens from the encoder of a discrete VAE (dVAE), based on masked patches.
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