モデル選定

転移学習適応

# 転移学習適応

Aimv2 Large Patch14 224.apple Pt Dist

AIM-v2はtimmライブラリベースの画像エンコーダーで、蒸留訓練手法を採用し、画像特徴抽出タスクに適しています。

Aimv2 1b Patch14 336.apple Pt

AIM-v2はApple社が開発した画像エンコーダモデルで、timmライブラリ互換のアーキテクチャを基にしており、画像特徴抽出タスクに適しています。

MizBERTはミゾ語テキストコーパスで事前学習されたマスク言語モデル（MLM）で、BERTアーキテクチャを採用し、ミゾ語の語彙の文脈表現を効果的に学習できます。

大規模言語モデル

Resnet 50 Finetuned

microsoft/resnet-50をベースに未知のデータセットでファインチューニングされた視覚モデルで、主に画像分類タスクに使用されます

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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