モデル選定

プライバシーコンプライアンス

# プライバシーコンプライアンス

Gretel Gliner Bi Large V1.0

GLiNERアーキテクチャをファインチューニングした専用モデルで、個人識別情報(PII)と保護対象健康情報(PHI)を効率的に識別

シーケンスラベリング英語

Gretel Gliner Bi Base V1.0

Gretel GLiNERはGLiNERベースモデルをファインチューニングしたバージョンで、個人識別情報(PII)や保護対象健康情報(PHI)の検出に特化しています。

シーケンスラベリング

Gretel Gliner Bi Small V1.0

PII/PHI検出に最適化されたファインチューニングモデル、GLiNERベースモデルknowledgator/gliner-bi-small-v1.0を基に

シーケンスラベリング英語

Tofu Ft Phi 1.5

このモデルはTOFU（架空の忘却タスク）データセットでファインチューニングされたPhi-1.5モデルで、トレーニングデータから特定のデータポイントを忘却する能力に焦点を当て、プライバシーとデータの機密性の問題を解決します。

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

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase