モデル選定

効率的な小型モデル

# 効率的な小型モデル

Falcon H1 1.5B Deep Base

Falcon-H1はTIIが開発した効率的なハイブリッドアーキテクチャ言語モデルで、TransformerとMambaアーキテクチャを組み合わせ、多言語タスクをサポート

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Fietje 2はmicrosoft/phi-2を基にしたオランダ語最適化バージョンで、280億オランダ語トークンで訓練され、オランダ語テキスト生成能力を特別に向上させています

大規模言語モデル

Transformers その他

Tiny Llava V1 Hf

TinyLLaVAは小規模ながら高性能なマルチモーダルモデルフレームワークで、視覚言語タスクに特化しています。

画像生成テキスト

Transformers 複数言語対応

It5 Efficient Small El32 News Summarization

IT5効率的な小型EL32アーキテクチャに基づくイタリア語ニュース要約生成モデルで、FanpageとIl Postデータセットでファインチューニング済み

テキスト生成その他

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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