モデル選定

Unsloth高速化

# Unsloth高速化

Deepseek R1 Chinese Law

UnslothとHuggingface TRLライブラリでトレーニングされたLlamaモデル、推論速度が2倍向上

大規模言語モデル

Transformers 英語

Llama 3.2 Vision Instruct Bpmncoder

Unslothで最適化されたLlama 3.2 11B視覚命令ファインチューニングモデル、4ビット量子化技術を採用、トレーニング速度が2倍向上

テキスト生成画像

Transformers 英語

Qwen2 Vl Instuct Bpmncoder

Qwen2-VL-7Bモデルを基にした4ビット量子化バージョンで、UnslothとHuggingface TRLライブラリを使用してトレーニングされ、推論速度が2倍向上

テキスト生成画像

Transformers 英語

UnslothとHuggingface TRLライブラリで最適化されたQwen2モデル、推論速度が2倍向上

大規模言語モデル

Transformers 英語

Llama 3.2 11B Vision Invoices Mini

unsloth/llama-3.2-11b-vision-instruct-unsloth-bnb-4bitをファインチューニングしたマルチモーダル大規模言語モデルで、視覚命令理解タスクをサポートし、Unslothによる最適化でトレーニング速度が2倍向上しています。

テキスト生成画像

Transformers 英語

Llama 3.2 11B Vision OCR

Unslothで最適化されたLlama 3.2-11B視覚命令モデル、4ビット量子化バージョン、トレーニング速度2倍向上

大規模言語モデル

Transformers 英語

Krx Qwen2 7b It X

unsloth/Qwen2-7B-Instructをファインチューニングした命令追従モデルで、UnslothとTRLライブラリを使用してトレーニングされ、速度が2倍向上

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Llama 3 Monika Ddlc 11.5b V1

LLaMA-3 11.5Bモデルを微調整した『Doki Doki Literature Club』のモニカ役ロールプレイモデル

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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