モデル選定

プログラミング言語理解

# プログラミング言語理解

Py36 Pylingual V1 Statement

Salesforce/codet5-baseモデルをファインチューニングしたコード処理モデルで、Python 3.6ステートメント分析タスクに特化

大規模言語モデル

BigScienceの大規模オープンサイエンス多言語モデル、46の自然言語と12のプログラミング言語をサポート

大規模言語モデル複数言語対応

Codebert Base Mlm

CodeBERTはプログラミング言語と自然言語向けの事前学習モデルで、RoBERTaアーキテクチャに基づき、マスク言語モデリング(MLM)目標で訓練されています。

大規模言語モデル

CodeBERTはプログラミング言語と自然言語向けの事前学習モデルで、RoBERTaアーキテクチャに基づいており、コード検索やコードからドキュメント生成などの機能をサポートします。

マルチモーダル融合

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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