モデル選定

ノイズ除去事前学習

# ノイズ除去事前学習

BARTは双方向エンコーダと自己回帰デコーダを組み合わせたTransformerモデルで、テキスト生成と理解タスクに適しています。

大規模言語モデル英語

これはT5アーキテクチャに基づくオランダ語事前学習モデルで、2億2200万のパラメータを持ち、クリーンアップされたオランダ語mC4データセットでトレーニングされています。

大規模言語モデルその他

plT5はT5アーキテクチャに基づき、ポーランド語コーパス向けに訓練された言語モデルで、元のT5のノイズ除去タスクに最適化されています。

大規模言語モデル

Transformers その他

Bengali T5 Base

MT5データセットのベンガル語部分で訓練されたT5ベースモデル、HuggingFaceコミュニティによって開発

大規模言語モデル

Dialogled Base 16384

DialogLMは、Longformer-Encoder-Decoder（LED）アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、長い対話理解と要約タスク用に設計されています。

大規模言語モデル

Transformers その他

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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