モデル選定

回転位置エンコーディング

# 回転位置エンコーディング

Rosetta Base Ja

RoSEttaは汎用日本語テキスト埋め込みモデルで、検索タスクに優れ、1024トークンのシーケンス長をサポートし、文類似度計算や段落検索に適しています。

テキスト埋め込み日本語

Roformer V2 Chinese Char Large

RoFormerV2は回転位置エンコーディングを基にした強化型Transformerモデルで、追一科技によって開発され、中国語テキスト処理タスクをサポートしています。

大規模言語モデル

Transformers 中国語

Roformer V2 Chinese Char Base

RoFormerV2は回転位置エンコーディングを基にした強化型Transformerモデルで、中国語テキスト処理能力を最適化

大規模言語モデル

Transformers 中国語

Roformer Chinese Char Small

RoFormerは回転位置エンコーディング(Rotary Position Embedding)を強化した中国語Transformerモデルで、テキスト補完タスクに適しています。

大規模言語モデル中国語

Genji Python 6B Split

GPT-J 6BをファインチューニングしたPythonコード生成モデルで、Pythonプログラミング支援に特化

大規模言語モデル

Transformers 英語

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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