モデル選定

ロールプレイの最適化

# ロールプレイの最適化

L3.3 Nevoria R1 70b EXL2 5.0bpw H8

Llama 3.3アーキテクチャに基づく700億パラメータの大規模言語モデルで、複数の優れたモデルの特性を融合し、ストーリーテリング、シーン描写、対話インタラクション能力に焦点を当てています。

大規模言語モデル

Humanish Roleplay Llama 3.1 8B

これはDPO微調整を行ったLlama-3.1モデルで、より「人間らしく」振る舞い、AIアシスタントのような硬い回答を避け、ロールプレイシーンに適しています。

大規模言語モデル

Mythologic L2 13b

MythoLogic-L2-13BはLlama 2をベースに改良されたモデルで、ロールプレイ能力と複雑な指示の理解に重点を置いています。

大規模言語モデル

Transformers 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

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase