モデル選定

プログラミング問題解決

# プログラミング問題解決

Granite 8b Code Instruct 4k

Granite-8B-Code-Instruct-4Kは80億パラメータのコード命令モデルで、Granite-8B-Code-Base-4Kを基に、さまざまな許可された命令データで微調整されており、論理的推論や問題解決スキルを含む命令遵守能力が強化されています。

大規模言語モデル

Transformers その他

Mistral-7Bを微調整したコード生成アダプターで、多言語プログラミングタスクのソリューション生成に特化

大規模言語モデル

Phind CodeLlama 34B Python V1

CodeLlama-34B-Pythonをファインチューニングした大規模言語モデルで、HumanEvalでpass@1が69.5%を達成し、GPT-4の性能を上回る

大規模言語モデル

Gpt Neo 125M Apps All

APPSデータセットでファインチューニングされたGPT-Neo-125Mモデルに基づくプログラミングタスク解決モデル

大規模言語モデル

Gpt Neo 125M Apps

APPSデータセットで微調整されたGPT-Neo-125Mベースのプログラミングタスク解決モデル

大規模言語モデル複数言語対応

Gpt Neo 1.3B Apps All

APPSデータセットでファインチューニングされたGPT-Neo-1.3Bモデルに基づくコード生成モデル、プログラミングタスク解決に最適化

大規模言語モデル

Gpt Neo 1.3B Apps All 2

GPT-Neo-1.3BモデルをAPPSデータセットでファインチューニングしたプログラミングタスク解決モデル

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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