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flava-full

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FLAVA model was developed by the researchers at FAIR to understand if a single model can work across different modalities with a unified architecture. The model was pretrained solely using publicly available multimodal datasets containing 70M image-text pairs in total and thus fully reproducible. Unimodal datasets ImageNet and BookCorpus + CCNews were also used to provide unimodal data to the model. The model (i) similar to CLIP can be used for arbitrary image classification tasks in a zero-shot manner (ii) used for image or text retrieval in a zero-shot manner (iii) can also be fine-tuned for natural language understanding (NLU) tasks such as GLUE and vision-and-language reasoning tasks such as VQA v2. The model is able to use the data available as images, text corpus and image-text pairs. In the original paper, the authors evaluate FLAVA on 32 tasks from computer vision, NLU and vision-and-language domains and show impressive performance across the board scoring higher micro-average than CLIP while being open. The FLAVA model uses a ViT-B/32 transformer for both image encoder and text encoder. FLAVA also employs a multimodal encoder on top for multimodal tasks such as vision-and-language tasks (VQA) which is a 6-layer encoder. Each component of FLAVA model can be loaded individually from `facebook/flava-full` checkpoint. If you need complete heads used for pretraining, please use `FlavaForPreTraining` model class otherwise `FlavaModel` should suffice for most use case. This repository also contains code to pretrain the FLAVA model from scratch. FLAVA model supports vision, language and multimodal inputs. You can pass inputs corresponding to the domain you are concerned with to get losses and outputs related to that domain.

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genre-kilt

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SeamlessM4T is a collection of models designed to provide high quality translation, allowing people from different linguistic communities to communicate effortlessly through speech and text. This repository hosts 🤗 Hugging Face's implementation of SeamlessM4T. You can find the original weights, as well as a guide on how to run them in the original hub repositories (large and medium checkpoints). **🌟 SeamlessM4T v2, an improved version of this version with a novel architecture, has been released here. This new model improves over SeamlessM4T v1 in quality as well as inference speed in speech generation tasks.**

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语音合成
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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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