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マルチドメイン事前学習

# マルチドメイン事前学習

Vietnamese Llama2 7b 120GB
その他
Llama-2-7Bをベースに最適化したベトナム語大規模言語モデル。124GBのマルチドメインベトナム語・英語データで継続事前学習を行い、言語理解能力を強化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
V
bkai-foundation-models
65
35
Rugpt 3.5 13B
MIT
ロシア語向け130億パラメータ言語モデル、300GBのマルチドメインデータで事前学習、ロシア語パープレキシティ約8.8
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
R
ai-forever
4,538
281
Elhberteu
ElhBERTeuはバスク語向けに開発されたBERTモデルで、マルチドメインコーパスで訓練され、BasqueGLUEベンチマークで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル Transformers その他
E
orai-nlp
529
2
Distilbert Mlm Best
DistilBERTはBERTの軽量蒸留バージョンで、BERTの97%の性能を維持しながら、サイズを40%削減し、速度を60%向上させています。
大規模言語モデル Transformers
D
vocab-transformers
26
0
Distilbert Mlm 250k
DistilBERTはBERTの軽量蒸留版で、BERTの大部分の性能を保持しながら、パラメータ数が少なく、推論速度が速い。
大規模言語モデル Transformers
D
vocab-transformers
17
0
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
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
C
ToddGoldfarb
2,691
6
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
R
uer
2,694
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