モデル選定

Transformers.js互換

# Transformers.js互換

teapotllmの量子化バージョン、多言語テキスト生成タスクをサポート

大規模言語モデル複数言語対応

Distilbart Cnn 12 6

DistilBART-CNN-12-6はBARTモデルの蒸留版で、テキスト要約タスク専用に設計されており、より小さなモデルサイズと高い推論効率を実現しています。

テキスト生成

Granite Timeseries Patchtsmixer

PatchTSMixerアーキテクチャに基づく時系列予測モデルで、IBMによって開発され、多変量時系列予測タスクに適しています。

気候モデル

Hiera Small 224 Hf

Hieraは効率的なビジョントランスフォーマーモデルで、画像分類タスク向けに設計されており、少ないパラメータ数と高い計算性能を備えています。

Depth Anything V2 Small

Depth Anything V2 Small の ONNX バージョンで、Transformers.js 向けに設計されており、単眼深度推定タスクに使用されます。

Jina Embeddings V2 Base En

Jina Embeddings V2 Base は効率的な英語テキスト埋め込みモデルで、テキストを高次元ベクトル表現に変換でき、様々な自然言語処理タスクに適しています。

テキスト埋め込み

BARTアーキテクチャに基づく大規模テキスト要約モデルで、CNN/DailyMailデータセットに最適化されています

テキスト生成

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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