モデル選定

BERT-base最適化

# BERT-base最適化

Bi Encoder Mnrl Dbmdz Bert Base Turkish Cased Margin 3.0 Msmarco Tr 10k

これはsentence-transformersベースのトルコ語テキスト埋め込みモデルで、文や段落を768次元ベクトル空間にマッピングし、意味検索や類似度計算タスクに適しています。

テキスト埋め込み

Bert Portuguese Squad2

neuralmind/bert-base-portuguese-casedを基にポルトガル語SQuAD_v2データセットでファインチューニングしたQ&Aモデル

質問応答システム

Bert Finetuned Squad

bert-base-casedをファインチューニングした質問応答モデルで、SQuADデータセットで最適化されています

質問応答システム

Sbert Chinese General V2

bert-base-chineseをベースにしたBERTモデルで、百万レベルの意味類似データセットSimCLUEでトレーニングされ、汎用意味マッチングシナリオ向けに設計されており、より高い汎化能力を示します。

テキスト埋め込み

Bert Finetuned Squad2

bert-base-casedモデルをファインチューニングした質問応答モデルで、SQuAD2.0形式の質問応答タスクに適しています

質問応答システム

Bertoverflow Stackoverflow Github

BERTOverflowは、BERT-baseモデルをベースに、StackOverflowの10年分のアーカイブに含まれる1億5200万の文で事前学習されたモデルで、主にコードと命名エンティティの認識タスクに使用されます。

シーケンスラベリング

Bert Base Cased Squad V1

これはBERT-casedベースの英語抽出型質問応答モデルで、SQuAD v1データセットで訓練され、電池機器データの質問応答タスクに適しています。

質問応答システム

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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