モデル選定

量子化加速

# 量子化加速

Elastic DeepSeek R1 Distill Qwen 7B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7BはQwen-7Bに基づく蒸留モデルで、複数の言語をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル複数言語対応

Elastic DeepSeek R1 Distill Llama 8B

TheStage AIのANNAによって生成された弾性モデルで、さまざまなシナリオのニーズに合わせて最適化されたバージョンを提供し、多言語テキスト生成をサポートします。

大規模言語モデル複数言語対応

Elastic Mistral 7B Instruct V0.3

Mistral-7B-Instruct-v0.3はMistral-7Bベースの命令チューニングモデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートします。

大規模言語モデル

Ibert Roberta Base

I-BERTはRoBERTaの純整数量子化バージョンで、INT8形式でパラメータを保存し整数演算を使用して推論を行うため、推論速度が大幅に向上します。

大規模言語モデル

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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