モデル選定

128kコンテキストウィンドウ

# 128kコンテキストウィンドウ

Llama 3.3 Nemotron 70B Select

Meta-Llama-3.3-70B-Instructを基に構築された大規模言語モデルで、ユーザークエリに対して最も有用なLLM生成レスポンスを選択するために使用されます。

大規模言語モデル

Videochat Flash Qwen2 7B Res448

VideoChat-Flash-7BはUMT-L (300M)とQwen2-7Bを基に構築されたマルチモーダルモデルで、1フレームあたりわずか16トークンを使用し、約10,000フレームまでの長い入力シーケンスをサポートします。

ビデオ生成テキスト

Transformers 英語

Videochat Flash Qwen2 5 2B Res448

VideoChat-Flash-2BはUMT-L（300M）とQwen2.5-1.5Bを基に構築されたマルチモーダルモデルで、動画テキストからテキストへの変換タスクをサポートし、1フレームあたり16トークンのみを使用し、コンテキストウィンドウを128kに拡張します。

ビデオ生成テキスト

Transformers 英語

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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