モデル選定

アフリカ多言語モデル

# アフリカ多言語モデル

Afro Xlmr Large 76L

AfroXLMR-large-76L は、拡張された XLM-R-large モデルを MLM（マスク言語モデリング）適応させることで作成され、アフリカで広く使用されている76言語（うち4言語は高リソース言語）をカバーしています。

大規模言語モデル複数言語対応

SERENGETIは517のアフリカ言語と方言をカバーする大規模多言語事前学習モデルで、アフリカ言語技術リソースの不足を埋めることに焦点を当てています。

大規模言語モデル

Transformers その他

517のアフリカ言語をカバーする大規模多言語事前学習モデル

大規模言語モデル

Transformers その他

Afrolm Active Learning

AfroLMは23のアフリカ言語に最適化された事前学習言語モデルで、能動学習フレームワークを採用し、少量のデータで高性能を実現

大規模言語モデル

Transformers その他

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

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

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

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