Xlm Roberta Base Intent Twin
MIT
XLM-RoBERTa-baseはRoBERTaアーキテクチャに基づく多言語事前学習モデルで、ロシア語と英語をサポートし、テキスト分類タスクに適しています。
テキスト分類
Transformers 複数言語対応

X
forthisdream
30
1
Sci Rus Tiny
MIT
SciRus-tinyはロシア語と英語の科学テキスト埋め込みベクトルを取得するための小型モデルで、eLibraryデータでトレーニングされ、対照学習技術を採用しています。
テキスト埋め込み
Transformers 複数言語対応

S
mlsa-iai-msu-lab
369
12
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
98