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効率的なシーケンス処理

# 効率的なシーケンス処理

Gliclass Large V1.0
Apache-2.0
効率的なゼロショット分類器で、合成データでトレーニングされており、トピック分類、感情分析、およびRAGプロセスにおけるリランキングタスクに適しています。
テキスト分類 Transformers 英語
G
knowledgator
80
5
Medium Base
Apache-2.0
英語コーパスで事前学習されたTransformerモデルで、ELECTRAに似た自己教師あり学習方式を採用し、置換されたトークンを予測することで訓練されます。
大規模言語モデル Transformers 英語
M
funnel-transformer
69
0
Roberta Mini Word Chinese Cluecorpussmall
CLUECorpusSmallを基に事前学習された中国語の語レベルのRoBERTa中型モデルで、文字モデルに比べて複数のタスクでより良い性能を発揮します。
大規模言語モデル 中国語
R
uer
44
1
Lsg Bart Large 4096
LSGモデルはBART-largeを改良した長シーケンス処理モデルで、局所的+疎+グローバルアテンション機構を採用し、長文タスクを効率的に処理
テキスト生成 Transformers 英語
L
ccdv
15
0
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
16
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
98
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