モデル選定

オープンソース事前学習

# オープンソース事前学習

これはHugging Face Hub上で公開されたtransformersモデルで、具体的な情報は後で補足されます。

大規模言語モデル

Internvl2 5 2B MPO Hf

これはHubに公開されたTransformersモデルで、具体的な機能と用途は後で補足されます。

大規模言語モデル

Qwen2.5 Coder 7B Instruct Bd

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

大規模言語モデル

Qwen2.5 1.5B Apeach

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に記述されていません。

大規模言語モデル

Stress Sentiment Analysis

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

大規模言語モデル

machinelearningzuu

Yi Ko 6b Text2sql

これはHugging Face Hubに公開されたtransformersモデルで、具体的な機能と特性は補充待ちです。

大規模言語モデル

Distilroberta Base V2

DistilRoBERTaはRoBERTaモデルの軽量蒸留版で、大部分の性能を維持しながらパラメータ数を削減し、効率的なテキスト処理タスクに適しています。

大規模言語モデル英語

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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