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マルチタスク微調整適合

# マルチタスク微調整適合

Bert Base Qarib
QARiBはアラビア語及び方言に基づく大規模事前学習BERTモデルで、学習データには4億2000万件のツイートと1億8000万件のテキスト文が含まれています。
大規模言語モデル アラビア語
B
ahmedabdelali
602
9
Bart Large
Apache-2.0
BARTは双方向エンコーダと自己回帰デコーダを組み合わせたTransformerシーケンス-to-シーケンスモデルで、テキスト生成と理解タスクに適しています。
大規模言語モデル 英語
B
facebook
119.86k
194
Hubert Xlarge Ll60k
Apache-2.0
Hubertは自己監督学習に基づく音声表現モデルで、BERTに似た予測損失を通じて音声の音響と言語の連合表現を学習します。
音声認識 Transformers 英語
H
facebook
3,874
5
Roberta Base Ca
Apache-2.0
RoBERTaアーキテクチャに基づくカタルーニャ語の事前学習言語モデルで、スペイン政府機関によって開発されました。
大規模言語モデル Transformers その他
R
PlanTL-GOB-ES
15.56k
5
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
L
scb10x
3,269
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Cadet Tiny
Openrail
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
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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
R
uer
2,694
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