モデル選定

SQuADv2ファインチューニング

# SQuADv2ファインチューニング

Distilbert Base Uncased Indonesia Squadv2

DistilBERTベースのインドネシア語QAモデル、SQuADv2形式データ向けにファインチューニング

質問応答システム

Hubert Fine Tuned Hungarian Squadv2

huBERTベースモデルをハンガリー語SQuADv2データセットでファインチューニングしたQ&Aシステムで、ハンガリー語テキストの質問応答タスクを処理できます。

質問応答システム

Transformers その他

Xlmroberta Squadv2

これは質問応答タスクのためにSQuADv2データセットでファインチューニングされたxlm-roberta-largeモデルです

質問応答システム

Longformer Base 4096 Finetuned Squadv2

このモデルはLongformerアーキテクチャに基づき、SQuAD v2 Q&AデータセットでファインチューニングされたQ&Aシステムで、長文シーケンス（最大4096トークン）の処理をサポートします。

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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