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Hugging Faceが提供する事前学習済みTransformerモデル、多様なNLPタスクに対応
ダウンロード数 1
リリース時間 : 1/20/2025
モデル概要
これは汎用のTransformerモデルテンプレートで、実際のモデルはBERT、GPT、T5などのアーキテクチャを含み、テキスト分類、生成、質問応答などの自然言語処理タスクに使用されます
モデル特徴
事前学習モデル
大規模データで事前学習済み、下流タスクに微調整可能
マルチタスク対応
テキスト分類、固有表現認識、質問応答など多様なNLPタスクをサポート
コミュニティサポート
Hugging Faceエコシステムが豊富なモデルライブラリとツールチェーンを提供
モデル能力
テキスト生成
テキスト分類
固有表現認識
質問応答システム
テキスト要約
機械翻訳
使用事例
テキスト処理
感情分析
ユーザーレビューの感情傾向を分析
精度90%以上（具体的なモデルによる）
インテリジェントカスタマーサポート
自動質問応答
ユーザーのよくある質問に自動回答
人間のカスタマーサポート業務を削減可能
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
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Transformers 複数言語対応L
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Cadet Tiny
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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
Transformers 英語C
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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。
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