モデル選定

4ビット量子化による効率的な推論

# 4ビット量子化による効率的な推論

120億パラメータの大規模言語モデルで、速度、効率、コンテキストの正確性に最適化されており、RAG強化技術と128kのコンテキストウィンドウをサポートしています。

大規模言語モデル

riple-saanvi-lab

Llama 3.2 11B Vision Radiology Mini

これはLlamaアーキテクチャに基づくマルチモーダルモデルで、視覚とテキストの命令をサポートし、4ビット量子化で最適化されています。

画像生成テキスト

Llama3.2 3b TrSummarization Unsloth GGUF

unsloth/Llama-3.2-3B-bnb-4bitをファインチューニングしたトルコ語テキスト生成モデルで、要約生成タスクに特化しています。

大規模言語モデルその他

English To Hinglish Fintuned Lamma 3 8b Instruct

これは、標準英語をヒングリッシュ（英語とヒンディー語の混合語）に翻訳する高性能な言語翻訳モデルで、Llama - 3 - 8Bをベースに微調整されています。

機械翻訳複数言語対応

Meta Llama 3 8B Instruct Hf AWQ

Meta Llama 3シリーズの大規模言語モデルで、80億パラメータ規模の命令ファインチューニングされたテキスト生成モデルであり、対話シナリオ向けに最適化されています。

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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