モデル選定

多言語QA

# 多言語QA

Xlm Roberta Mushroom Qa

このモデルはSemEval 2025 Task3: Mu-SHROOM競技タスク向けにファインチューニングされ、大規模言語モデルの出力から幻覚テキストを識別するために設計されています。

大規模言語モデル

Qwen2.5 0.5b Test Ft

Qwen 2.5 0.5Bはコンパクトで強力な言語モデルで、Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instructを微調整したもので、複数の言語をサポートし、Llama 3.2 1Bモデルに近い性能を持っています。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

My Awesome Qa Model

bert-base-multilingual-casedを基にSQuADデータセットでファインチューニングしたQAモデル

質問応答システム

Multilingual Bert Finetuned Xquad

bert-base-multilingual-casedモデルをxquadデータセットでファインチューニングした多言語QAモデル

質問応答システム

Bert Base Multilingual Cased Sv2

bert-base-multilingual-casedをsquad_v2データセットで微調整した多言語QAモデル

質問応答システム

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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