モデル選定

教師なし訓練

# 教師なし訓練

真珠小モデルは軽量な文字列埋め込みモデルで、文字列の意味的類似度計算を処理するために特別に設計されており、文字列マッチングやエンティティ検索などのタスクに高品質な埋め込みベクトルを生成します。

テキスト埋め込み

Transformers 英語

Distilbert Base Uncased Go Emotions Student

アノテーションなしのGoEmotionsデータセットからゼロショット分類プロセスを経て蒸留された感情分類モデル。計算効率の良い概念実証モデルとして開発

テキスト分類

Transformers 英語

Simcse Chinese Roberta Wwm Ext

シンプルな対照学習に基づく簡体字中国語文埋め込みエンコーディングモデルで、中国語RoBERTa WWM拡張版を事前学習モデルとして使用しています。

テキスト埋め込み

Contriever Msmarco

Contriever事前学習モデルのファインチューニング版で、高密度情報検索タスク向けに最適化され、対照学習手法で訓練されています

テキスト埋め込み

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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