モデル選定

エキスパート混合アーキテクチャ

# エキスパート混合アーキテクチャ

Nomic Embed Text V2 Moe GGUF

多言語エキスパート混合テキスト埋め込みモデルで、約100言語をサポートし、多言語検索において優れた性能を発揮します。

テキスト埋め込み複数言語対応

Qwen2.5 MOE 2X1.5B DeepSeek Uncensored Censored 4B Gguf

これはQwen2.5 MOE（エキスパート混合）モデルで、2つのQwen 2.5 DeepSeek（審査版/通常版と無審査版）1.5Bモデルで構成され、4Bモデルを形成しています。無審査版のDeepSeek Qwen 2.5 1.5Bがモデルの挙動を主導します。

大規模言語モデル複数言語対応

Hiber Multi 10B Instruct

Hiber-Multi-10B-Instruct はTransformerアーキテクチャに基づく先進的な多言語大規模モデルで、複数の言語をサポートし、100億のパラメータを持ち、テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Nomic Embed Text V2 Moe

Nomic Embed v2は高性能な多言語エキスパート混合(MoE)テキスト埋め込みモデルで、約100言語をサポートし、多言語検索タスクで優れた性能を発揮します。

テキスト埋め込み複数言語対応

Llama 3.2 4X3B MOE Ultra Instruct 10B GGUF

Llama 3.2ベースのエキスパート混合モデルで、4つの3Bモデルを統合して10Bパラメータモデルを形成し、128kのコンテキスト長をサポート、インストラクション追従と全シナリオ生成に優れています。

大規模言語モデル英語

TimeMoE-200Mは、エキスパート混合（Mixture of Experts, MoE）アーキテクチャに基づく十億レベルの時系列基礎モデルで、時系列予測タスクに特化しています。

気候モデル

TimeMoEは、エキスパート混合（MoE）アーキテクチャに基づく十億レベルの時系列基礎モデルで、時系列予測タスクに特化しています。

Deepseek V2 Lite

DeepSeek-V2-Liteは、経済効率に優れたエキスパート混合（MoE）言語モデルで、総パラメータ数16B、活性化パラメータ数2.4B、32kの文脈長をサポートします。

大規模言語モデル

Databricksが開発したエキスパート混合(MoE)大規模言語モデルで、少ないターン数の対話シナリオに特化

大規模言語モデル

Moe LLaVA Qwen 1.8B 4e

MoE-LLaVAはエキスパート混合アーキテクチャに基づく大規模視覚言語モデルで、スパース活性化パラメータにより効率的なマルチモーダル学習を実現

テキスト生成画像

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

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase