モデル選定

コンテンツモデレーション

# コンテンツモデレーション

Modernbert Large Bias Type Classifier

ModernBERT-largeをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、テキスト内のさまざまなバイアスタイプを検出・分類します。

テキスト分類

Transformers 英語

Sexual Harrasment Content

IndoBERTベースのセクハラコンテンツ識別モデルで、テキスト内のセクハラ関連コンテンツを検出します。

テキスト分類

Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Moderation

Google Vision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、コンテンツモデレーションタスク向けにファインチューニングされ、テストセットで90.43%の精度を達成

Unbiased Toxic Roberta

PyTorch LightningとHugging Face Transformersを基盤とした有害コメント分類ツールで、Jigsawコンペティション向けに訓練された3つのモデルを提供

テキスト分類

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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