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強化学習によるアライメント

# 強化学習によるアライメント

Meta Llama 3 70B Instruct GGUF
Meta公式のLlama 3 70B命令微調整モデルのGGUF量子化バージョンで、2-16bitの複数量子化レベルをサポートし、ローカル展開の対話シナリオに適しています
大規模言語モデル 英語
M
MaziyarPanahi
18.89k
168
Meta Llama 3 70B Instruct
Meta Llama 3 70B Instructは、Metaが発表した700億パラメータの命令調整型大規模言語モデルで、対話シナリオに最適化されており、有用性と安全性の面で優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル Transformers 英語
M
meta-llama
407.38k
1,469
Xwin LM 7B V0.2
Xwin-LMはLlama2をベースに開発された大規模言語モデルで、アライメント技術の研究に重点を置いており、AlpacaEvalベンチマークテストで優れた性能を発揮しています。
大規模言語モデル Transformers
X
Xwin-LM
4,345
46
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
16
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
2,694
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