Opus Mt Ine Ine
136種類の印欧語族言語の相互翻訳をサポートするTransformerモデルで、Helsinki-NLPチームがOPUS多言語データを基に訓練しました。
ダウンロード数 67
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは印欧語族言語間の機械翻訳用に設計されており、主流言語(英語、フランス語など)から低リソース言語(コーンウォール語、マン島語など)まで幅広い言語ペアをカバーしています。
モデル特徴
広範な言語カバレッジ
136種類の印欧語族言語のバリエーション間の相互翻訳をサポートし、複数の低リソース言語を含みます。
統一処理フレームワーク
標準化された前処理とSentencePiece形態素解析技術を用いて多言語入力を処理します。
目標言語識別子
文頭に>>id<<識別子を追加することで、単一モデルで多言語方向の翻訳をサポートします。
モデル能力
印欧語族多言語相互翻訳
低リソース言語翻訳
異なる語族間の言語変換
使用事例
多言語サービス
欧州連合文書翻訳
欧州の多言語環境で公式文書の自動翻訳を行います。
24種類の欧州連合公式言語のうちの印欧語族言語の相互翻訳をサポートします。
言語保護
絶滅危惧言語のデジタル化
コーンウォール語、マン島語などの小言語に翻訳サポートを提供します。
BLEUスコアによると、小言語の翻訳結果が示されます。
🚀 インド・ヨーロッパ語族翻訳モデル
このプロジェクトは、インド・ヨーロッパ語族間の翻訳を行うためのTransformerモデルを提供します。多くの言語をサポートし、様々なテストセットでの評価結果も提供されています。
🚀 クイックスタート
このモデルを使用するには、以下の手順に従ってください。
- モデルの重みをダウンロードします: opus-2020-07-27.zip
- テストセットの翻訳結果を確認します: opus-2020-07-27.test.txt
- テストセットの評価スコアを確認します: opus-2020-07-27.eval.txt
✨ 主な機能
- 多数のインド・ヨーロッパ語族言語をサポートします。
- 前処理として、正規化とSentencePieceを使用します。
- 文頭に言語トークン
>>id<<
を必要とします。
📦 インストール
このモデルを使用するには、モデルの重みをダウンロードする必要があります。上記のクイックスタートセクションに記載されているリンクからダウンロードできます。
📚 ドキュメント
言語サポート
サポートされている言語は以下の通りです:
- ca, es, os, ro, fy, cy, sc, is, yi, lb, an, sq, fr, ht, rm, ps, af, uk, sl, lt, bg, be, gd, si, en, br, mk, or, mr, ru, fo, co, oc, pl, gl, nb, bn, id, hy, da, gv, nl, pt, hi, as, kw, ga, sv, gu, wa, lv, el, it, hr, ur, nn, de, cs, ine
モデル情報
属性 | 詳情 |
---|---|
モデルタイプ | Transformer |
ソース言語グループ | インド・ヨーロッパ語族言語 |
ターゲット言語グループ | インド・ヨーロッパ語族言語 |
ソース言語 | afr afr_Arab aln ang_Latn arg asm ast awa bel bel_Latn ben bho bjn bos_Latn bre bul bul_Latn cat ces cor cos csb_Latn cym dan deu dsb egl ell eng enm_Latn ext fao fra frm_Latn frr fry gcf_Latn gla gle glg glv gom gos got_Goth grc_Grek gsw guj hat hif_Latn hin hrv hsb hye hye_Latn ind isl ita jdt_Cyrl ksh kur_Arab kur_Latn lad lad_Latn lat_Grek lat_Latn lav lij lit lld_Latn lmo ltg ltz mai mar max_Latn mfe min mkd mwl nds nld nno nob nob_Hebr non_Latn npi oci ori orv_Cyrl oss pan_Guru pap pcd pdc pes pes_Latn pes_Thaa pms pnb pol por prg_Latn pus roh rom ron rue rus rus_Latn san_Deva scn sco sgs sin slv snd_Arab spa sqi srd srp_Cyrl srp_Latn stq swe swg tgk_Cyrl tly_Latn tmw_Latn ukr urd vec wln yid zlm_Latn zsm_Latn zza |
ターゲット言語 | afr afr_Arab aln ang_Latn arg asm ast awa bel bel_Latn ben bho bjn bos_Latn bre bul bul_Latn cat ces cor cos csb_Latn cym dan deu dsb egl ell eng enm_Latn ext fao fra frm_Latn frr fry gcf_Latn gla gle glg glv gom gos got_Goth grc_Grek gsw guj hat hif_Latn hin hrv hsb hye hye_Latn ind isl ita jdt_Cyrl ksh kur_Arab kur_Latn lad lad_Latn lat_Grek lat_Latn lav lij lit lld_Latn lmo ltg ltz mai mar max_Latn mfe min mkd mwl nds nld nno nob nob_Hebr non_Latn npi oci ori orv_Cyrl oss pan_Guru pap pcd pdc pes pes_Latn pes_Thaa pms pnb pol por prg_Latn pus roh rom ron rue rus rus_Latn san_Deva scn sco sgs sin slv snd_Arab spa sqi srd srp_Cyrl srp_Latn stq swe swg tgk_Cyrl tly_Latn tmw_Latn ukr urd vec wln yid zlm_Latn zsm_Latn zza |
前処理 | 正規化 + SentencePiece (spm32k,spm32k) |
OPUS README | ine-ine |
ベンチマーク
以下は、様々なテストセットでのBLEUスコアとchr-Fスコアです。
テストセット | BLEU | chr-F |
---|---|---|
euelections_dev2019.de-fr-deufra.deu.fra | 19.2 | 0.482 |
euelections_dev2019.fr-de-fradeu.fra.deu | 15.8 | 0.470 |
newsdev2014-enghin.eng.hin | 4.0 | 0.245 |
newsdev2014-hineng.hin.eng | 6.8 | 0.301 |
newsdev2016-enro-engron.eng.ron | 17.3 | 0.470 |
newsdev2016-enro-roneng.ron.eng | 26.0 | 0.534 |
newsdev2017-enlv-englav.eng.lav | 12.1 | 0.416 |
newsdev2017-enlv-laveng.lav.eng | 15.9 | 0.443 |
newsdev2019-engu-engguj.eng.guj | 2.5 | 0.200 |
newsdev2019-engu-gujeng.guj.eng | 7.1 | 0.302 |
newsdev2019-enlt-englit.eng.lit | 10.6 | 0.407 |
newsdev2019-enlt-liteng.lit.eng | 14.9 | 0.428 |
newsdiscussdev2015-enfr-engfra.eng.fra | 22.6 | 0.507 |
newsdiscussdev2015-enfr-fraeng.fra.eng | 23.5 | 0.495 |
newsdiscusstest2015-enfr-engfra.eng.fra | 25.1 | 0.528 |
newsdiscusstest2015-enfr-fraeng.fra.eng | 26.4 | 0.517 |
newssyscomb2009-cesdeu.ces.deu | 13.1 | 0.432 |
newssyscomb2009-ceseng.ces.eng | 18.4 | 0.463 |
newssyscomb2009-cesfra.ces.fra | 15.5 | 0.452 |
newssyscomb2009-cesita.ces.ita | 14.8 | 0.458 |
newssyscomb2009-cesspa.ces.spa | 18.4 | 0.462 |
newssyscomb2009-deuces.deu.ces | 10.5 | 0.381 |
newssyscomb2009-deueng.deu.eng | 19.5 | 0.467 |
newssyscomb2009-deufra.deu.fra | 16.4 | 0.459 |
newssyscomb2009-deuita.deu.ita | 15.5 | 0.456 |
newssyscomb2009-deuspa.deu.spa | 18.4 | 0.466 |
newssyscomb2009-engces.eng.ces | 11.9 | 0.394 |
newssyscomb2009-engdeu.eng.deu | 13.9 | 0.446 |
newssyscomb2009-engfra.eng.fra | 20.7 | 0.502 |
newssyscomb2009-engita.eng.ita | 21.3 | 0.516 |
newssyscomb2009-engspa.eng.spa | 22.3 | 0.506 |
newssyscomb2009-fraces.fra.ces | 11.5 | 0.390 |
newssyscomb2009-fradeu.fra.deu | 13.4 | 0.437 |
newssyscomb2009-fraeng.fra.eng | 22.8 | 0.499 |
newssyscomb2009-fraita.fra.ita | 22.2 | 0.533 |
newssyscomb2009-fraspa.fra.spa | 26.2 | 0.539 |
newssyscomb2009-itaces.ita.ces | 12.3 | 0.397 |
newssyscomb2009-itadeu.ita.deu | 13.3 | 0.436 |
newssyscomb2009-itaeng.ita.eng | 24.7 | 0.517 |
newssyscomb2009-itafra.ita.fra | 24.0 | 0.528 |
newssyscomb2009-itaspa.ita.spa | 26.3 | 0.537 |
newssyscomb2009-spaces.spa.ces | 12.0 | 0.400 |
newssyscomb2009-spadeu.spa.deu | 13.9 | 0.440 |
newssyscomb2009-spaeng.spa.eng | 22.9 | 0.509 |
newssyscomb2009-spafra.spa.fra | 24.2 | 0.538 |
newssyscomb2009-spaita.spa.ita | 24.5 | 0.547 |
news-test2008-cesdeu.ces.deu | 12.0 | 0.422 |
news-test2008-cesfra.ces.fra | 15.1 | 0.444 |
news-test2008-cesspa.ces.spa | 16.4 | 0.451 |
news-test2008-deuces.deu.ces | 9.9 | 0.369 |
news-test2008-deueng.deu.eng | 18.0 | 0.456 |
news-test2008-deufra.deu.fra | 16.4 | 0.453 |
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news-test2008-engdeu.eng.deu | 14.5 | 0.439 |
news-test2008-engfra.eng.fra | 18.9 | 0.481 |
news-test2008-engspa.eng.spa | 20.9 | 0.491 |
news-test2008-fraces.fra.ces | 10.7 | 0.380 |
news-test2008-fradeu.fra.deu | 13.8 | 0.435 |
news-test2008-fraeng.fra.eng | 19.8 | 0.479 |
news-test2008-fraspa.fra.spa | 24.8 | 0.522 |
news-test2008-spaces.spa.ces | 11.0 | 0.380 |
news-test2008-spadeu.spa.deu | 14.0 | 0.433 |
news-test2008-spaeng.spa.eng | 20.6 | 0.488 |
news-test2008-spafra.spa.fra | 23.3 | 0.518 |
newstest2009-cesdeu.ces.deu | 12.9 | 0.427 |
newstest2009-ceseng.ces.eng | 17.0 | 0.456 |
newstest2009-cesfra.ces.fra | 15.4 | 0.447 |
newstest2009-cesita.ces.ita | 14.9 | 0.454 |
newstest2009-cesspa.ces.spa | 17.1 | 0.458 |
newstest2009-deuces.deu.ces | 10.3 | 0.370 |
newstest2009-deueng.deu.eng | 17.7 | 0.458 |
newstest2009-deufra.deu.fra | 15.9 | 0.447 |
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newstest2009-deuspa.deu.spa | 17.2 | 0.453 |
newstest2009-engces.eng.ces | 11.0 | 0.387 |
newstest2009-engdeu.eng.deu | 13.6 | 0.440 |
newstest2009-engfra.eng.fra | 20.3 | 0.496 |
newstest2009-engita.eng.ita | 20.8 | 0.509 |
newstest2009-engspa.eng.spa | 21.9 | 0.503 |
newstest2009-fraces.fra.ces | 11.3 | 0.385 |
newstest2009-fradeu.fra.deu | 14.0 | 0.436 |
newstest2009-fraeng.fra.eng | 21.8 | 0.496 |
newstest2009-fraita.fra.ita | 22.1 | 0.526 |
newstest2009-fraspa.fra.spa | 24.8 | 0.525 |
newstest2009-itaces.ita.ces | 11.5 | 0.382 |
newstest2009-itadeu.ita.deu | 13.3 | 0.430 |
newstest2009-itaeng.ita.eng | 23.6 | 0.508 |
newstest2009-itafra.ita.fra | 22.9 | 0.516 |
newstest2009-itaspa.ita.spa | 25.4 | 0.529 |
newstest2009-spaces.spa.ces | 11.3 | 0.386 |
newstest2009-spadeu.spa.deu | 13.5 | 0.434 |
newstest2009-spaeng.spa.eng | 22.4 | 0.500 |
newstest2009-spafra.spa.fra | 23.2 | 0.520 |
newstest2009-spaita.spa.ita | 24.0 | 0.538 |
newstest2010-cesdeu.ces.deu | 13.1 | 0.431 |
newstest2010-ceseng.ces.eng | 16.9 | 0.459 |
newstest2010-cesfra.ces.fra | 15.6 | 0.450 |
newstest2010-cesspa.ces.spa | 18.5 | 0.467 |
newstest2010-deuces.deu.ces | 11.4 | 0.387 |
newstest2010-deueng.deu.eng | 19.6 | 0.481 |
newstest2010-deufra.deu.fra | 17.7 | 0.471 |
newstest2010-deuspa.deu.spa | 20.0 | 0.478 |
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newstest2010-engdeu.eng.deu | 15.1 | 0.448 |
newstest2010-engfra.eng.fra | 21.4 | 0.506 |
newstest2010-engspa.eng.spa | 25.0 | 0.525 |
newstest2010-fraces.fra.ces | 11.1 | 0.386 |
newstest2010-fradeu.fra.deu | 14.2 | 0.442 |
newstest2010-fraeng.fra.eng | 22.6 | 0.507 |
newstest2010-fraspa.fra.spa | 26.6 | 0.542 |
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newstest2010-spadeu.spa.deu | 15.1 | 0.445 |
newstest2010-spaeng.spa.eng | 24.3 | 0.521 |
newstest2010-spafra.spa.fra | 24.8 | 0.536 |
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newstest2011-ceseng.ces.eng | 18.2 | 0.463 |
newstest2011-cesfra.ces.fra | 17.4 | 0.458 |
newstest2011-cesspa.ces.spa | 18.9 | 0.464 |
newstest2011-deuces.deu.ces | 11.2 | 0.376 |
newstest2011-deueng.deu.eng | 18.3 | 0.464 |
newstest2011-deufra.deu.fra | 17.0 | 0.457 |
newstest2011-deuspa.deu.spa | 19.2 | 0.464 |
newstest2011-engces.eng.ces | 12.4 | 0.395 |
newstest2011-engdeu.eng.deu | 14.5 | 0.437 |
newstest2011-engfra.eng.fra | 23.6 | 0.522 |
newstest2011-engspa.eng.spa | 26.6 | 0.530 |
newstest2011-fraces.fra.ces | 12.5 | 0.394 |
newstest2011-fradeu.fra.deu | 14.2 | 0.433 |
newstest2011-fraeng.fra.eng | 24.3 | 0.521 |
newstest2011-fraspa.fra.spa | 29.1 | 0.551 |
newstest2011-spaces.spa.ces | 12.3 | 0.390 |
newstest2011-spadeu.spa.deu | 14.4 | 0.435 |
newstest2011-spaeng.spa.eng | 25.0 | 0.521 |
newstest2011-spafra.spa.fra | 25.6 | 0.537 |
newstest2012-cesdeu.ces.deu | 13.1 | 0.420 |
newstest2012-ceseng.ces.eng | 17.5 | 0.457 |
newstest2012-cesfra.ces.fra | 16.8 | 0.452 |
newstest2012-cesrus.ces.rus | 11.2 | 0.379 |
newstest2012-cesspa.ces.spa | 18.1 | 0.457 |
newstest2012-deuces.deu.ces | 11.2 | 0.368 |
newstest2012-deueng.deu.eng | 19.4 | 0.472 |
newstest2012-deufra.deu.fra | 17.7 | 0.464 |
newstest2012-deurus.deu.rus | 10.3 | 0.370 |
newstest2012-deuspa.deu.spa | 19.6 | 0.467 |
newstest2012-engces.eng.ces | 11.1 | 0.375 |
newstest2012-engdeu.eng.deu | 14.6 | 0.440 |
newstest2012-engfra.eng.fra | 22.4 | 0.512 |
newstest2012-engrus.eng.rus | 17.6 | 0.452 |
newstest2012-engspa.eng.spa | 26.5 | 0.527 |
newstest2012-fraces.fra.ces | 11.9 | 0.383 |
newstest2012-fradeu.fra.deu | 14.6 | 0.437 |
newstest2012-fraeng.fra.eng | 24.3 | 0.516 |
newstest2012-frarus.fra.rus | 11.9 | 0.393 |
newstest2012-fraspa.fra.spa | 28.3 | 0.545 |
newstest2012-rusces.rus.ces | 9.0 | 0.340 |
newstest2012-rusdeu.rus.deu | 10.0 | 0.383 |
newstest2012-ruseng.rus.eng | 22.4 | 0.492 |
newstest2012-rusfra.rus.fra | 13.3 | 0.427 |
newstest2012-russpa.rus.spa | 16.6 | 0.437 |
newstest2012-spaces.spa.ces | 11.9 | 0.381 |
newstest2012-spadeu.spa.deu | 14.8 | 0.440 |
newstest2012-spaeng.spa.eng | 26.5 | 0.534 |
newstest2012-spafra.spa.fra | 25.0 | 0.539 |
newstest2012-sparus.spa.rus | 12.4 | 0.401 |
newstest2013-cesdeu.ces.deu | 14.3 | 0.434 |
newstest2013-ceseng.ces.eng | 18.5 | 0.463 |
newstest2013-cesfra.ces.fra | 16.6 | 0.444 |
newstest2013-cesrus.ces.rus | 13.6 | 0.406 |
newstest2013-cesspa.ces.spa | 18.2 | 0.455 |
newstest2013-deuces.deu.ces | 11.7 | 0.380 |
newstest2013-deueng.deu.eng | 20.9 | 0.481 |
newstest2013-deufra.deu.fra | 18.1 | 0.460 |
newstest2013-deurus.deu.rus | 11.7 | 0.384 |
newstest2013-deuspa.deu.spa | 19.4 | 0.463 |
newstest2013-engces.eng.ces | 12.7 | 0.394 |
newstest2013-engdeu.eng.deu | 16.7 | 0.455 |
newstest2013-engfra.eng.fra | 22.7 | 0.499 |
newstest2013-engrus.eng.rus | 13.3 | 0.408 |
newstest2013-engspa.eng.spa | 23.6 | 0.506 |
newstest2013-fraces.fra.ces | 11.8 | 0.379 |
newstest2013-fradeu.fra.deu | 15.6 | 0.446 |
newstest2013-fraeng.fra.eng | 23.6 | 0.506 |
newstest2013-frarus.fra.rus | 12.9 | 0.399 |
newstest2013-fraspa.fra.spa | 25.3 | 0.519 |
newstest2013-rusces.rus.ces | 11.6 | 0.376 |
newstest2013-rusdeu.rus.deu | 12.4 | 0.410 |
newstest2013-ruseng.rus.eng | 17.8 | 0.448 |
newstest2013-rusfra.rus.fra | 14.8 | 0.434 |
newstest2013-russpa.rus.spa | 17.9 | 0.446 |
newstest2013-spaces.spa.ces | 12.5 | 0.391 |
newstest2013-spadeu.spa.deu | 15.9 | 0.449 |
newstest2013-spaeng.spa.eng | 24.0 | 0.518 |
newstest2013-spafra.spa.fra | 24.3 | 0.522 |
newstest2013-sparus.spa.rus | 13.9 | 0.411 |
newstest2014-csen-ceseng.ces.eng | 19.0 | 0.475 |
newstest2014-deen-deueng.deu.eng | 19.2 | 0.468 |
newstest2014-fren-fraeng.fra.eng | 23.9 | 0.521 |
newstest2014-hien-enghin.eng.hin | 5.9 | 0.268 |
newstest2014-hien-hineng.hin.eng | 8.8 | 0.348 |
newstest2014-ruen-ruseng.rus.eng | 19.1 | 0.475 |
newstest2015-encs-ceseng.ces.eng | 17.9 | 0.450 |
newstest2015-encs-engces.eng.ces | 12.1 | 0.392 |
newstest2015-ende-deueng.deu.eng | 21.1 | 0.480 |
newstest2015-ende-engdeu.eng.deu | 18.7 | 0.475 |
newstest2015-enru-engrus.eng.rus | 15.4 | 0.431 |
newstest2015-enru-ruseng.rus.eng | 18.1 | 0.454 |
newstest2016-encs-ceseng.ces.eng | 18.6 | 0.465 |
newstest2016-encs-engces.eng.ces | 13.3 | 0.403 |
newstest2016-ende-deueng.deu.eng | 24.0 | 0.508 |
newstest2016-ende-engdeu.eng.deu | 21.4 | 0.494 |
newstest2016-enro-engron.eng.ron | 16.8 | 0.457 |
newstest2016-enro-roneng.ron.eng | 24.9 | 0.522 |
newstest2016-enru-engrus.eng.rus | 13.7 | 0.417 |
newstest2016-enru-ruseng.rus.eng | 17.3 | 0.453 |
newstest2017-encs-ceseng.ces.eng | 16.7 | 0.444 |
newstest2017-encs-engces.eng.ces | 10.9 | 0.375 |
newstest2017-ende-deueng.deu.eng | 21.5 | 0.484 |
newstest2017-ende-engdeu.eng.deu | 17.5 | 0.464 |
newstest2017-enlv-englav.eng.lav | 9.1 | 0.388 |
newstest2017-enlv-laveng.lav.eng | 11.5 | 0.404 |
newstest2017-enru-engrus.eng.rus | 14.8 | 0.432 |
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Tatoeba-test.bre-fra.bre.fra | 8.6 | 0.251 |
Tatoeba-test.bre-ita.bre.ita | 12.2 | 0.272 |
📄 ライセンス
このプロジェクトはApache 2.0ライセンスの下で提供されています。
M2m100 418M
MIT
M2M100は100言語に対応した9900の翻訳方向をサポートする多言語エンコーダーデコーダーモデルです
機械翻訳 複数言語対応
M
facebook
1.6M
299
Opus Mt Fr En
Apache-2.0
Transformerベースのフランス語から英語への神経機械翻訳モデルで、Helsinki-NLPチームによって開発され、OPUS多言語データセットを用いて訓練されました。
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
1.2M
44
Opus Mt Ar En
Apache-2.0
OPUSデータを基に訓練された、transformer-alignアーキテクチャを採用したアラビア語から英語への機械翻訳モデル
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
579.41k
42
M2m100 1.2B
MIT
M2M100は100言語をサポートする多言語機械翻訳モデルで、9900の翻訳方向間で直接翻訳できます。
機械翻訳 複数言語対応
M
facebook
501.82k
167
Indictrans2 Indic En 1B
MIT
25のインド言語と英語の相互翻訳をサポートする1.1Bパラメータ規模の機械翻訳モデル、AI4Bharatプロジェクトによって開発
機械翻訳
Transformers 複数言語対応

I
ai4bharat
473.63k
14
Opus Mt En Zh
Apache-2.0
Transformerアーキテクチャに基づく英語 - 中国語多方言翻訳モデルで、英語から13種類の中国語バリエーションへの翻訳タスクをサポートします。
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
442.08k
367
Opus Mt Zh En
ヘルシンキ大学によって開発された、OPUSコーパスに基づく中国語から英語への機械翻訳モデル
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
441.24k
505
Mbart Large 50 Many To Many Mmt
mBART-large-50をファインチューニングした多言語機械翻訳モデルで、50言語間の相互翻訳をサポート
機械翻訳 複数言語対応
M
facebook
404.66k
357
Opus Mt De En
Apache-2.0
opus-mt-de-enは、transformer-alignアーキテクチャに基づくドイツ語から英語への機械翻訳モデルで、Helsinki-NLPチームによって開発されました。
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
404.33k
44
Opus Mt Es En
Apache-2.0
これはTransformerアーキテクチャに基づくスペイン語から英語への機械翻訳モデルで、Helsinki - NLPチームによって開発されました。
機械翻訳
Transformers 複数言語対応

O
Helsinki-NLP
385.40k
71
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98