モデル選定

ViT視覚モデル

# ViT視覚モデル

Crop Disease Model 1

Google Vision Transformer (ViT) アーキテクチャを微調整した農作物病害識別モデル、精度70%

30 Plant Types Image Detection

このモデルはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、30種類の異なる植物を93%の平均精度で正確に識別できます。

Beard Face Image Detection

このモデルはGoogleのViT-baseアーキテクチャを使用し、顔画像からひげの有無を予測し、テストセットで100%の精度を達成しました。

人の顔に関係がある

Vit Diabetic Retinopathy Classification

Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく糖尿病網膜症分類モデルで、評価セットで72.87%の精度を達成

Vit Base Xray Pneumonia Lcbsi

ViTアーキテクチャに基づくX線肺炎検出モデルで、特定のデータセットで微調整後の精度は97.73%

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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