モデル選定

ドメイン適応事前学習

# ドメイン適応事前学習

Rigoberta Clinical

RigoBERTa臨床版はスペイン語臨床分野で最先端のエンコーダー言語モデルであり、現在公開されている最大のスペイン語臨床コーパスClinText-SPを用いてドメイン適応事前学習により開発されました。

大規模言語モデル

Transformers スペイン語

ドイツ語求人広告分野に特化したドメイン適応型言語モデル。bert-base-german-casedを基に継続的な事前学習を実施

大規模言語モデル

Transformers ドイツ語

Conflibert Scr Cased

ConfliBERTは政治紛争と暴力事件に特化した事前学習言語モデルで、異なるニーズに対応する4つのバージョンを提供します。

大規模言語モデル

Bioredditbert Uncased

BioBERTを初期化し、健康関連のReddit投稿でさらに事前学習を行ったBERTモデルで、ソーシャルメディアの医療テキスト処理に特化

大規模言語モデル英語

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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