モデル選定

マルチタスク汎用性

# マルチタスク汎用性

Llama3.1 Gutenberg Doppel 70B

Hermes-3-Llama-3.1-70B-lorablatedモデルを基に、Gutenbergデータセットでファインチューニングされた大規模言語モデル

大規模言語モデル

Midnight Miqu 70B V1.5 4bit

Midnight-Miqu-70B-v1.5 は70Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、テキスト生成などのタスクをサポートします。

大規模言語モデル

Percival 01 7b Slerp

Percival_01-7b-slerpはOPENLLMランキングで2位を獲得した7Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、LazyMergekitツールを使用してliminerity/M7-7bとGille/StrangeMerges_32-7B-slerpの2つのモデルを統合して作成されました。

大規模言語モデル

Locutusquexfelladrin TinyMistral248M Instruct

これはLocutusque/TinyMistral-248M-InstructとFelladrin/TinyMistral-248M-SFT-v4をmergekitツールで統合して作成されたモデルで、両者の長所を融合し、プログラミング能力と推論スキルを備えながら、低幻覚性と優れた指示遵守能力を保持しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

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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