モデル選定

バスク語最適化

# バスク語最適化

Latxa Llama 3.1 70B Instruct FP8

LatxaはLlama-3.1ベースの70Bパラメータのバスク語大規模言語モデルで、命令微調整とFP8量子化を施し、バスク語最適化のために設計されています

大規模言語モデル

Latxa Llama 3.1 70B Instruct

Latxa 3.1 70B InstructはLlama-3.1 (Instruct)を基にした命令ファインチューニング版で、バスク語に最適化されており、複数のバスク語ベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Latxa Llama 3.1 8B Instruct

LatxaはLlama-3.1アーキテクチャに基づくバスク語命令ファインチューニング大規模言語モデルで、バスク語に最適化されており、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル

LatxaはLLaMA-2アーキテクチャに基づくバスク語大規模言語モデルで、低リソース言語向けに設計されており、42億トークンのバスク語コーパスで訓練されています

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

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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