モデル選定

コード自動補完

# コード自動補完

aiXcoder-7Bはコード生成と理解に特化した大規模言語モデルで、1.2Tのユニークなトークンで訓練されており、コード補完や多言語コード生成タスクで優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル

Codegen25 7b Multi P

CodeGen2.5はプログラム合成のための自己回帰型言語モデルシリーズで、CodeGen2を改良し、StarCoderDataでトレーニングされ、小規模ながら高性能を実現しています。

大規模言語モデル

Codegen25 7b Instruct P

CodeGen2.5はプログラム合成のための自己回帰型言語モデルシリーズで、CodeGen2を改良し、StarCoderDataでトレーニングされ、小規模ながらより大規模なモデルに匹敵する性能を実現しています。

大規模言語モデル

Transformers その他

Gpt Neo 125M Code Clippy

GPT-Neo-125Mを微調整したコード自動補完モデルで、多様なプログラミング言語のメソッド生成に特化

大規模言語モデル

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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