モデル選定

パラメータ効率的なファインチューニング

# パラメータ効率的なファインチューニング

AKI 4B Phi 3.5 Mini

AKIはマルチモーダル基盤モデルで、LLM内の因果的注意メカニズムを解放することでクロスモーダル相互注意(MMA)を実現し、視覚と言語のミスアライメント問題を解決します。追加パラメータやトレーニング時間を増やす必要はありません。

画像生成テキスト英語

Deepseek R1 Distill Qwen 32B Lora R32

これはDeepSeek-R1-蒸留-Qwen-32Bから抽出されたLoRAアダプターで、Qwen2.5-32Bベースモデルに基づいており、パラメータ効率的なファインチューニングに適しています。

大規模言語モデル

Minivla Vq Libero90 Prismatic

MiniVLAは軽量な視覚言語モデルで、Prismatic VLMsトレーニングフレームワークと互換性があり、画像テキストからテキストへのマルチモーダルタスクをサポートします。

画像生成テキスト

Transformers 英語

深言科技と清華大学NLP研究所が共同でオープンソース化した中日バイリンガル大規模言語モデル。数兆トークンの高品質データで事前学習され、8Kコンテキストウィンドウ処理能力を備える

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

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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