モデル選定

科学質問応答

# 科学質問応答

Openthinker3 7B GGUF

OpenThinker3-7B-GGUF は open-thoughts/OpenThinker3-7B の定量化バージョンで、効率的な推論のために最適化されており、Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct をベースに微調整され、数学、コード、科学の問題で優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル

Yulan Mini Instruct

YuLan-Mini-Instructは24億パラメータのコンパクトながら強力なテキスト生成モデルで、数学とコード推論タスクに特化しており、中英語をサポートしています。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Scibert Scivocab Uncased Squad V2

BERTアーキテクチャに基づく科学分野の事前学習言語モデルで、科学文献用語集を使って学習されました。

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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