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Vi Qwen2 7B RAG

AITeamVNによって開発
Qwen2-7B-Instructをファインチューニングしたベトナム語RAG専用大規模言語モデル、8192トークンのコンテキスト長をサポート
ダウンロード数 737
リリース時間 : 10/1/2024

モデル概要

ベトナム語の検索拡張生成(RAG)タスクに最適化されたモデルで、ノイズ耐性、ネガティブフィルタリング、複数ドキュメント統合などのコア機能を備えています

モデル特徴

ノイズ耐性能力
ノイズを含むドキュメントから正確に有効な情報を抽出可能(1ポジティブ+4ネガティブのシナリオをサポート)
ネガティブフィルタリング
検索ドキュメントに答えが含まれない場合に回答を拒否可能(1-6ネガティブのシナリオをサポート)
複数ドキュメント統合
2-3つの部分的に関連するドキュメント情報を統合して複雑な質問に回答可能
高精度判定
コンテキストに答えが含まれるかどうかの判定精度が99%

モデル能力

ベトナム語テキスト生成
検索拡張生成
複数ドキュメント情報統合
コンテキスト関連性判定
ノイズ耐性処理
ネガティブフィルタリング

使用事例

医療情報処理
医薬品説明書解析
複雑な医薬品説明書から適応症と用法用量を抽出
Insuact 10mgの投与情報を完全に抽出できることを示す例
歴史データ分析
歴史イベント分析
複数の歴史資料からキー情報を統合
清朝の王族が反乱を起こさなかった3つの理由を成功裏に分析
法律手続き照会
司法プロセス回答
複数の法律文書を統合して具体的な手続き問題に回答
注射死刑後に遺体の引き取り手がいない場合の処理プロセスを正確に説明
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