使用场景
ColPali在视觉文档检索方面的进展
RoboFlow的微调技术
实时目标跟踪技术
产品特色
• 可扩展性能：提供多种模型尺寸和分辨率，以适应不同任务的性能需求。
• 长标题生成：生成详细、与上下文相关的图像描述，超越简单的物体识别，描述动作、情感和场景的整体叙述。
• 新领域扩展：在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。
• 易于升级：为现有PaliGemma用户提供即插即用的升级路径，无需大幅修改代码即可获得性能提升。
• 灵活调优：简化特定任务和数据集的微调过程，使能力定制变得简单。
• 支持多种框架：可以使用Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX和Gemma.cpp等工具和框架。
使用教程
1. 下载模型和代码：访问Hugging Face和Kaggle获取预训练模型和代码。
2. 学习和集成：通过Google提供的全面文档和示例笔记本快速集成这些工具到你的项目中。
3. 使用偏好的框架：利用Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch、JAX和Gemma.cpp等工具和框架。
4. 微调模型：根据具体任务和数据集对PaliGemma 2进行微调。
5. 集成到项目：将微调后的模型集成到你的应用程序或研究项目中。
6. 分享和反馈：将你的项目分享到Gemma社区，并提供反馈以帮助改进模型。
