# コンテキスト理解

これはTinyLlamaベースの軽量テキストランキングモデルで、コンテキストと質問ペアの分類と並べ替えタスク専用です。

WestLake-7B-v2はロールプレイングとテキスト生成に特化した70億パラメータの大規模言語モデルで、オープン大規模言語モデルランキングで平均スコア74.68を獲得しています。

Intel/neural-chat-7b-v3-1をファインチューニングした詐欺検出会話モデル

DistilBERTベースの问答と命名エンティティ認識のマルチタスクモデルで、conll2003データセットで微調整されています。

アラビア語をサポートするQ&Aモデルで、コンテキストに基づいて質問に答えることができます。

このモデルはCamemBERT-baseをファインチューニングしたもので、フランス語テキストからの回答抽出タスク専用に設計されており、SquadFR、FQuAD、PIAFデータセットで訓練されています。