モデル選定

低学習率ファインチューニング

# 低学習率ファインチューニング

Datatrain Videomae Base Finetuned Lr1e 07 Poly3

MCG-NJU/videomae-baseをベースにファインチューニングした動画理解モデル、未知のデータセットで訓練、精度は11.1%

Bionlp 2024 Dtorber Baseline Elife

このモデルは未知のデータセットからスクラッチでトレーニングされた要約生成モデルで、主に生物医学分野のテキスト処理タスクに使用されます。

テキスト生成

Transformers その他

Blip Image Captioning Base Rscid Finetuned

BLIPはTransformerベースの画像キャプション生成モデルで、RSICDデータセットでファインチューニングされており、リモートセンシング画像に対して正確なテキスト説明を生成できます。

画像生成テキスト

Stable Diffusion 1.5ベースのテキストから画像を生成するモデルで、Discordの「週間画像」コンテスト向けに設計されており、感情や物語をアートで表現することを目的としています。

画像生成英語

Sdart Somewhere

Stable Diffusion 1.5でトレーニングされたテキストから画像を生成するモデル。抽象的な自己表現と自己発見のためのクリエイティブな画像生成に特化

画像生成英語

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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