モデル選定

8Kコンテキスト

# 8Kコンテキスト

Alireo 400m Instruct V0.1

Alireo-400Mは4億パラメータの軽量イタリア語モデルで、コンパクトなサイズを維持しながら効率的な自然言語処理能力を提供します。

大規模言語モデル複数言語対応

M2 BERT 8k Retrieval Encoder V1

M2-BERT-8Kは8000万パラメータの長文検索モデルで、論文『Benchmarking and Building Long-Context Retrieval Models with LoCo and M2-BERT』で提案されたアーキテクチャに基づいています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Llama 3 8B Instruct GGUF Q4 K M

Meta Llama3 Instruct 8BはMetaがリリースした8Bパラメータの命令調整大規模言語モデルで、対話シーンに最適化され、安全性と有用性の面で優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル英語

深言科技と清華大学NLP研究所が共同でオープンソース化した中日バイリンガル大規模言語モデル。数兆トークンの高品質データで事前学習され、8Kコンテキストウィンドウ処理能力を備える

大規模言語モデル

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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