モデル選定

低リソース効率推論

# 低リソース効率推論

Falcon3 Mamba R1 V0

Falcon3-Mamba-7B-Instructをファインチューニングした推論最適化モデルで、マンバアーキテクチャを採用し効率的な推論を実現

大規模言語モデル

Granite 8b Code Instruct 4k GGUF

IBM Granite 8Bコード命令モデルは、コード生成と解説に特化したAIモデルで、複数のプログラミング言語をサポートし、HumanEvalなどのベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

大規模言語モデルその他

Mistral 7B Instruct Aya 101

Mistral-7B-Instruct-v0.2をファインチューニングした多言語命令追従モデル、101言語をサポート

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Wikihow T5 Small

WikihowデータセットでトレーニングされたT5-small要約生成モデル、英語テキスト要約タスクに適しています

テキスト生成

Transformers 英語

deep-learning-analytics

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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