モデル選定

マルチフォーマット対応

# マルチフォーマット対応

Kb Whisper Large

スウェーデン国立図書館が公開したWhisperアーキテクチャに基づくスウェーデン語音声認識モデルで、5万時間以上のトレーニングデータを使用し、単語誤り率を大幅に低減しています。

Transformers その他

Doclayout YOLO D4LA From Scratch

DocLayout-YOLOはYOLOアーキテクチャに基づくドキュメントレイアウト検出モデルで、ドキュメント内の様々な要素と構造を識別・分析します。

Trocr Base Plate Number

画像からナンバープレート番号を抽出できる車両ナンバープレート認識用のビジュアルモデルサンプルです。

Gpt J Fourchannel 4bit

このモデルはGPTQ-v2とGGML形式に変換されており、CPUでの実行をサポートし、量子化推論タスクに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

SD1.5ベースで開発された万能型テキスト生成画像モデル、アーティストスタイルのプロンプトに特に強い

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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