モデル選定

NAS効率的アーキテクチャ

# NAS効率的アーキテクチャ

Llama 3 3 Nemotron Super 49B V1 GGUF

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1 は大規模言語モデルで、Meta Llama-3.3-70B-Instruct を改良し、推論能力、人間とのチャット適性、タスク実行能力を強化し、128Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Llama 3 3 Nemotron Super 49B V1 FP8

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1-FP8は、Meta Llama-3.3-70B-Instructから派生した大規模言語モデルで、推論能力、対話設定、タスク実行能力を強化するために最適化されており、128Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Llama 3 3 Nemotron Super 49B V1

Llama-3.3-Nemotron-Super-49B-v1はMeta Llama-3.3-70B-Instructを基盤とした大規模言語モデルで、推論、対話選好、タスク実行に特化し、128Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

大規模言語モデル

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

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase