AIbase
JA
モデル選定
タグ
構造化データ処理

# 構造化データ処理

Ganymede Llama 3.3 3B Preview
Llama-3.2-3B-Instructアーキテクチャに基づく推論強化モデルで、数学分析、論理的推論、構造化データ理解に優れています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
G
prithivMLmods
29
2
Yixin Distill Qwen 72B 4.5bpw H6 Exl2
Apache-2.0
Qwen2.5-72Bをベースに強化学習蒸留を行った高性能数学推論・汎用知識処理モデルで、数学推論と汎用知識タスクで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル 複数言語対応
Y
LoneStriker
37
3
Oncomark
Apache-2.0
Apache-2.0ライセンスに基づくテーブル分類モデルで、英語をサポートし、主にテーブルデータの分類タスクに使用されます。
テキスト分類 英語
O
iamspriyadarshi
28
0
Genomics Tf Prediction
生物学分野におけるテーブル分類モデルで、生物学関連のテーブルデータを正確に分類できます。
テキスト分類
G
Genereux-akotenou
4,468
0
Llama 3 Groq 70B Tool Use
Llama 3 Groqツール使用モデルの700億パラメータ版、高度なツール使用と関数呼び出しタスク向けに設計。
大規模言語モデル Transformers 英語
L
Groq
175
156
Llama 3 Groq 8B Tool Use
Llama 3 Groqツール使用モデルの80億パラメータ版で、高度なツール使用と関数呼び出しタスク向けに設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
L
Groq
1,801
277
Tabula 8b
TabuLa-8Bはテーブルデータの予測（分類とビン回帰）のための基礎モデルで、Meta Llama 3を基に構築されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
T
mlfoundations
7,178
25
Protrix
ProTrixは表と文のコンテキスト計画推論に特化したモデルで、表データとテキストデータの統合推論タスクを処理します。
質問応答システム Transformers
P
pkupie
14
0
Reastap Large Finetuned Wtq
ReasTAPは表推論に基づく事前学習モデルで、合成推論例を通じて表推論スキルを注入し、WikiTableQuestionsデータセットでファインチューニングされています
質問応答システム Transformers 英語
R
Yale-LILY
66
2
Tapex Large Finetuned Wtq
MIT
TAPEXは、ニューラルSQLエグゼキュータを学習することでテーブル事前学習を行うモデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表推論タスク向けに設計されています。
質問応答システム Transformers 英語
T
microsoft
2,431
74
Tapex Base Finetuned Tabfact
MIT
TAPEXは、ニューラルSQL実行器の学習を通じて表の事前学習を行うモデルで、表の推論能力に特化しています。
大規模言語モデル Transformers 英語
T
microsoft
28
0
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
98
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
English简体中文繁體中文にほんご
© 2025AIbase