モデル選定

マルチレベル量子化適応

# マルチレベル量子化適応

Arliai QwQ 32B ArliAI RpR V4 GGUF

32Bパラメータ規模の量子化大規模言語モデル、ArliAI/QwQ-32B-ArliAI-RpR-v4モデルを基に、llama.cppを使用して多様な精度で量子化され、テキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル英語

Tesslate Tessa T1 3B GGUF

Tessa-T1-3BはQwen2アーキテクチャに基づく3Bパラメータの大規模言語モデルで、様々なハードウェアニーズに対応するため複数の量子化バージョンを提供します。

大規模言語モデル英語

Qwen2.5 Coder 1.5B Instruct Abliterated GGUF

Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct-abliteratedモデルを基にしたLlamacpp imatrix量子化バージョンで、コード生成とテキスト生成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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