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大規模言語モデル最適化

# 大規模言語モデル最適化

Text To Cypher Gemma 3 27B Instruct 2025.04.0
Gemma 3 27B Instruct は Google が開発した大規模言語モデルで、neo4j/text2cypher-2025v1 データセットでファインチューニングされており、自然言語を Cypher クエリ言語に変換することに特化しています。
大規模言語モデル Safetensors 英語
T
neo4j
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5
Prosparse Llama 2 7b
LLaMA-2-7Bを基にした活性化スパース化大規模言語モデル、ProSparseメソッドにより高スパース率(89.32%)を実現しつつ元の性能を維持
大規模言語モデル Transformers 英語
P
SparseLLM
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Bloom Deepspeed Inference Fp16
Openrail
BLOOMはオープンソースの多言語大規模言語モデルで、BigScienceプロジェクトによって開発され、効率的なテキスト生成能力を提供します。
大規模言語モデル Transformers
B
microsoft
99
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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
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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
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