モデル選定

Mambaアーキテクチャ

# Mambaアーキテクチャ

Materials.smi Ssed

SMI-SSEDはMambaベースの化学基盤モデルで、量子特性予測などの複雑なタスクをサポートし、複数のベンチマークデータセットで最先端の性能を達成しています。

分子モデル

Plantcaduceus L20

PlantCaduceusは16種の被子植物ゲノムで事前学習されたDNA言語モデルで、CaduceusとMambaアーキテクチャを採用し、マスク言語モデリング目標を通じて進化的保存性とDNA配列文法を学習します。

分子モデル

Plantcaduceus L32

PlantCaduceusは16種の被子植物ゲノムで事前学習されたDNA言語モデルで、CaduceusとMambaアーキテクチャを採用し、マスク言語モデリング目標を通じて進化的保存性とDNA配列文法を学習します。

分子モデル

Mambaアーキテクチャに基づく初のポルトガル語大規模言語モデルで、従来のTransformerアーキテクチャではなく状態空間モデルを採用

大規模言語モデル

Transformers その他

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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