%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Distilroberta Nli
Apache-2.0
このモデルはDistilRoBERTaに基づく軽量な自然言語推論モデルで、ゼロショット分類タスクをサポートします。
テキスト分類
Transformers 英語
Transformers 英語D
matekadlicsko
18
0
Distilroberta Base Finetuned Wikitext2
Apache-2.0
このモデルは、wikitext2データセットでdistilroberta-baseを微調整したバージョンで、主にテキスト生成タスクに使用されます。
大規模言語モデル Transformers
TransformersD
lamyae
79
0
Distilroberta Base SmithsModel2
Apache-2.0
distilroberta-baseをファインチューニングしたモデルで、特定のNLPタスクに適しています
大規模言語モデル Transformers
TransformersD
stevems1
22
0
All Distilroberta V1 Finetuned DIT 10 Epochs
Apache-2.0
all-distilroberta-v1モデルをファインチューニングしたテキスト埋め込みモデルで、10エポックの訓練を経ており、検証損失は0.0044
テキスト埋め込み Transformers
TransformersA
veddm
25
0
Distilroberta Base Finetuned Wikitext2
Apache-2.0
このモデルは、wikitext2データセットでファインチューニングされたdistilroberta-baseベースのバージョンで、主にテキスト生成タスクに使用されます。
大規模言語モデル Transformers
TransformersD
Rawat29
47
0
Distilroberta Base Ner Conll2003
Apache-2.0
distilroberta-baseをconll2003データセットでファインチューニングした固有表現認識モデル
シーケンスラベリング Transformers
TransformersD
philschmid
103
3
Distilroberta Finetuned Age News Classification
これはdistilroberta-baseモデルをAG Newsデータセットで微調整したニュース分類モデルで、テストセットの精度は0.94に達します。
テキスト分類 英語
D
mrm8488
59
1
Codebertapy
CodeBERTaPyはRoBERTaに似たモデルで、GitHubのCodeSearchNetデータセットを使用してPython言語向けにトレーニングされ、コード最適化のために設計されています。
大規模言語モデル その他
C
mrm8488
66
4
Distilroberta Base Ner Wikiann Conll2003 4 Class
Apache-2.0
DistilRoBERTa-baseをベースにした固有表現認識モデルで、wikiannとconll2003データセットでファインチューニングされ、4種類のエンティティ認識をサポートします。
シーケンスラベリング Transformers
TransformersD
philschmid
16
0
Babyberta 3
MIT
BabyBERTaはRoBERTaをベースにした軽量版で、言語習得研究のために設計され、500万語のアメリカ英語の児童向け入力コーパスでトレーニングされています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語B
phueb
22
0
Distilroberta Base Finetuned Wikitext2
Apache-2.0
このモデルは、wikitext2データセットで微調整されたdistilroberta-baseベースのバージョンで、主にテキスト生成タスクに使用されます。
大規模言語モデル Transformers
TransformersD
lucius
37
0
Distilroberta Base Squad2
DistilRoBERTa-baseモデルをSQuAD v2データセットでファインチューニングした質問応答モデルで、軽量で効率的な特徴を持っています。
質問応答システム
D
twmkn9
22
0
Distilroberta Base Finetuned Wikitext2
Apache-2.0
distilroberta-baseモデルをwikitext2データセットで微調整したバージョンで、テキスト関連のタスクに適しています。
大規模言語モデル Transformers
TransformersD
Rocketknight1
17
0
Bertatweetgr
主にギリシャのツイートでトレーニングされた軽量RoBERTaマスクフィリングモデル
大規模言語モデル その他
B
Konstantinos
50
1
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
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
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