モデル選定

青空文庫事前学習

# 青空文庫事前学習

Modernbert Large Japanese Aozora

これは青空文庫のテキストで事前学習されたModernBERTモデルで、日本語テキスト処理に特化しています。

大規模言語モデル

PyTorch 日本語

Deberta Base Japanese Aozora Ud Head

青空文庫で事前学習されたDeBERTa(V2)モデルで、日本語の依存構文解析（長単位語の頭語検出）に使用され、質問応答タスク形式を採用しています。

シーケンスラベリング

Transformers 日本語

Roberta Small Japanese Aozora

青空文庫テキストで事前学習された日本語RoBERTa小型モデル、様々な下流NLPタスクに適応

大規模言語モデル

Transformers 日本語

Roberta Large Japanese Aozora

青空文庫テキストで事前学習されたRoBERTa大型日本語モデル、下流タスクのファインチューニングに対応

大規模言語モデル

Transformers 日本語

Roberta Small Japanese Luw Upos

青空文庫のテキストを用いて事前学習されたRoBERTaモデルで、日本語の品詞タグ付けと依存構文解析に使用されます。

シーケンスラベリング

Transformers 複数言語対応

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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