# 15億パラメータ規模

フラッシュ線形注意力アーキテクチャを採用したRWKV - 7モデルで、多言語テキスト生成タスクをサポートします。

Qwen2-1.5B-Spanish-1.0はスペイン語でトレーニングされた大規模言語モデルで、スペイン語のテキスト処理タスクに特化しています。

Qwen2-1.5Bに基づく下流タスクモデルで、再ランキングタスクに特化し、中国語医療質問応答と一般テキストの再ランキングタスクで優れた性能を発揮します。

オーストラリア法律に基づいて訓練された最大のオープンソース言語モデルで、15億のパラメータを持ち、オーストラリア法律分野の自然言語処理タスクに適しています。

DeBERTa V2 XXLargeは、解耦注意力と強化マスクデコードに基づく改良型BERTモデルで、15億のパラメータを持ち、複数の自然言語理解タスクでBERTやRoBERTaを上回る性能を発揮します。