モデル選定

グラフ解析

# グラフ解析

PP-Chart2TableはPaddlePaddleチームによって開発されたマルチモーダルモデルで、中英語のグラフ解析に特化しており、グラフを効率的にデータテーブルに変換することができます。

画像生成テキスト複数言語対応

Hyperclovax SEED Vision Instruct 3B

HyperCLOVAX-SEED-Vision-Instruct-3BはNAVERが開発した軽量マルチモーダルモデルで、画像・テキスト理解とテキスト生成能力を備え、特に韓国語処理能力が最適化されています。

テキスト生成画像

naver-hyperclovax

Fuyu-8BはAdept AIが開発したマルチモーダルなテキスト-画像変換器で、デジタルエージェント向けに設計されており、任意の画像解像度をサポートし、迅速な応答とシンプルなアーキテクチャが特徴です。

画像生成テキスト

Matcha Chart2text Pew

MatChaはPix2Structアーキテクチャに基づく視覚言語モデルで、グラフ理解と数値推論タスクに特化して最適化されており、グラフ質問応答タスクで優れた性能を発揮します

画像生成テキスト

Transformers 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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