モデル選定

オープンソース研究指向

# オープンソース研究指向

VicunaはLlama 2をファインチューニングしてトレーニングされたチャットアシスタントで、トレーニングデータはShareGPTのユーザー共有ダイアログから取得されています。

大規模言語モデル

BigScience大規模オープンサイエンス多言語モデル、46の自然言語と12のプログラミング言語をサポート、国際協力プロジェクトにより開発

大規模言語モデル複数言語対応

model-attribution-challenge

OPTはMeta AIが開発した大規模言語モデルスイートで、125Mから175Bパラメータのデコーダー専用プリトレーニングトランスフォーマーを含み、GPT-3性能に対抗し研究コミュニティに開放することを目的としています。

大規模言語モデル英語

BigScience大型オープンサイエンス多言語モデル、46の自然言語と12のプログラミング言語をサポート

大規模言語モデル複数言語対応

BigScienceの大規模オープンサイエンス多言語モデル、46の自然言語と12のプログラミング言語をサポート

大規模言語モデル複数言語対応

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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