モデル選定

STEM最適化

# STEM最適化

Qwen3 30B A3B Base

Qwen3-30B-A3B-BaseはQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、学習データ、モデルアーキテクチャ、最適化技術などの面で多くの改善があり、より強力な言語処理能力を提供します。

大規模言語モデル

Qwen3-8B-Baseは通義大規模言語モデルシリーズの最新世代の製品で、82億のパラメータを持ち、119種類の言語をサポートし、様々な自然言語処理タスクに適しています。

大規模言語モデル

Openorca Platypus2 13B

OpenOrca-Platypus2-13BはPlatypus2-13BとOpenOrcaxOpenChat-Preview2-13Bの融合モデルで、STEM/論理データセットとGPT-4精製データセットの利点を組み合わせています

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

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