モデル選定

マルチモーダル量子化

# マルチモーダル量子化

Gemma 3n E2B GGUF

Google Gemma-3n-E2Bモデルの静的量子化バージョンで、モデルサイズとパフォーマンスのバランスを取るための複数の量子化タイプを提供します。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Gemma 3 4b It Quantized.w4a16

google/gemma-3-4b-itに基づく量子化バージョンで、INT4重み量子化とFP16活性化量子化を採用し、推論効率を最適化しています。

画像生成テキスト

Mistral Community Pixtral 12b GGUF

これはpixtral-12bモデルの量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、画像テキストからテキストへのタスクをサポートします。

Smolvlm2 2.2B Instruct GGUF

SmolVLM2-2.2B-Instructは2.2Bパラメータの視覚言語モデルで、動画テキストからテキストへのタスクに特化し、英語をサポートしています。

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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