モデル選定

LoRA微調整適応

# LoRA微調整適応

Spatialvla 4b 224 Pt

SpatialVLAは110万の実ロボット操作シーンで訓練された空間拡張視覚言語動作モデルで、ロボット制御タスクに特化しています

マルチモーダル融合

Transformers 英語

Colqwen2 7b V1.0

Qwen2-VL-7B-InstructをベースにColBERT戦略を採用した視覚検索モデルで、効率的な視覚特徴インデックス文書に特化

テキスト生成画像複数言語対応

Dermatech Qwen2 VL 2B GGUF

これはQwen2アーキテクチャに基づくマルチモーダルモデルで、テキスト生成、画像からテキストへの変換、視覚的質問応答タスクをサポートし、さまざまなニーズに対応するために複数の量子化バージョンを提供します。

画像生成テキスト英語

Flux Pixel Background LoRA

LoRA技術を基にしたピクセルスタイルの背景生成モデルで、FLUX.1基本モデルに適応し、様々なスタイルのピクセル化シーンを生成可能

Notion Style Lora

FLUX.1-devベースモデルでトレーニングされたLoRAモデルで、Notionスタイルの画像を生成するために使用されます

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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