モデル選定

プログラミング教育支援

# プログラミング教育支援

Tinysolar 248m 4k Code Instruct

これらのデータセットは主にコード生成とコードフィードバックモデルの微調整に使用されます。CodeAlpaca-20kには20,000件のコード生成命令が含まれ、CodeFeedback-Filtered-Instructionにはフィルタリングされたコードフィードバック命令が含まれています。

大規模言語モデル

Opencodeinterpreter DS 33B GGUF

OpenCodeInterpreterはオープンソースのコード生成システムで、コード実行と反復最適化機能を統合することでコード生成能力を向上させます

大規模言語モデル複数言語対応

Phi-1は13億パラメータのTransformerモデルで、Python基礎プログラミング向けに設計されており、HumanEvalベンチマークで50%以上の精度を達成

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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