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Meno Tiny 0.1

bond005によって開発
Qwen2.5-1.5B-Instructをファインチューニングしたロシア語コマンド最適化モデル、15億パラメータ、ロシア語と英語をサポート、RAGプロセスにおけるテキストQAに優れる
ダウンロード数 764
リリース時間 : 11/18/2024

モデル概要

ロシア語に最適化されたマイクロ言語モデル、Transformerアーキテクチャを採用、SwiGLU活性化関数などの先進技術を統合、リソース制約環境下でのテキスト処理タスクに適応

モデル特徴

ロシア語最適化
ロシア語コマンドタスク向けに特別にファインチューニング、ロシア語評価ベンチマークMERAでベースモデルを上回る性能
軽量高效
わずか15億パラメータ設計、メモリ/計算リソースが限られた環境や低遅延シナリオに適応
マルチタスク適応
システムプロンプト調整によりQA、要約、毒性検出など多様なNLPタスクをサポート可能
RAG最適化
特にマルチホップQA能力を強化、検索拡張生成プロセスで顕著な性能

モデル能力

テキストQA
コンテンツ要約
毒性検出
照応解決
音声認識誤り訂正
多言語生成

使用事例

インテリジェントアシスタント
ロシア語カスタマーサービスボット
ロシア語ユーザーの問い合わせリクエストを処理
1.5Bパラメータレベルで流暢なロシア語インタラクションを実現
コンテンツ処理
ドキュメント要約
ロシア語ドキュメントの簡潔な要約を自動生成
音声転記修正
ロシア語音声認識結果のスペルと文法を校正
教育アプリケーション
学習アシスタント
学生の特定科目に関する質問に回答
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