モデル選定

南アジア言語サポート

# 南アジア言語サポート

SamastamはSarvam-1モデルの初期ガイドバリアントで、Alpaca-cleanedデータセットでファインチューニングされ、多言語命令応答をサポートします。

大規模言語モデル

Multimodal Hate Speech Detection In Dravidian Languages

タミル語、マラヤーラム語、テルグ語向けのマルチモーダルヘイトスピーチ検出モデルで、テキストと音声入力の分類をサポート

マルチモーダル融合その他

Sbertmsmarco En To Indic Ur Murilv1

sentence-transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

テキスト埋め込み

Gk Hinglish Sentiment

少量のコメントデータセットを基に訓練された印英混合語感情分析モデル

テキスト分類その他

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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