モデル選定

マルチドメイン対話

# マルチドメイン対話

Llama 3.1 8b DodoWild V2.02

Model Stock手法で融合されたLlama 3.1 8Bシリーズモデルで、DolermedとSmarteazの2つのバリアントの長所を組み合わせています

大規模言語モデル

Llama 3.1 8b Dolermed R1 V1.01

これはLlama-3.1アーキテクチャをベースとした80億パラメータの言語モデルで、mergekitツールを使用して複数の専門領域のLlama-3.1バリアントモデルを統合しています。

大規模言語モデル

Chicka Mixtral 3x7b

3つのMistralアーキテクチャモデルに基づくエキスパート混合大規模言語モデルで、対話、コード、数学タスクに優れています

大規模言語モデル

Llama 68M Chat V1 GGUF

6800万パラメータのLlamaチャットモデルで、複数の高品質な対話データセットで微調整されており、様々な対話タスクに適しています。

大規模言語モデル英語

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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