Rbt4 H312
Apache-2.0
MiniRBTは知識蒸留技術に基づいて開発された中国語小型事前学習モデルで、全単語マスキング技術を用いて学習効率を最適化しています。
大規模言語モデル
Transformers 中国語

R
hfl
34
5
Minirbt H288
Apache-2.0
MiniRBTは知識蒸留技術に基づいて開発された中国語小型事前学習モデルで、全単語マスキング技術を用いて学習効率を最適化しています。
大規模言語モデル
Transformers 中国語

M
hfl
405
8
Minirbt H256
Apache-2.0
MiniRBTは知識蒸留技術に基づく中国語小型事前学習モデルで、全単語マスキング技術を組み合わせ、様々な中国語自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル
Transformers 中国語

M
hfl
225
7
Erlangshen DeBERTa V2 320M Chinese
Apache-2.0
DeBERTa-v2アーキテクチャに基づく中国語事前学習言語モデル、パラメータ数3.2億、自然言語理解タスクに優れる
大規模言語モデル
Transformers 中国語

E
IDEA-CCNL
186
13
Bert Base Swedish Cased Ner
スウェーデン国立図書館/KBLabが公開したスウェーデン語BERT基本モデル、複数ソースのテキストで学習
大規模言語モデル その他
B
KB
20.77k
8
Bert Base Swedish Cased
スウェーデン国立図書館/KBLabが公開したスウェーデン語BERT基本モデル、複数のソースからのテキストで学習
大規模言語モデル その他
B
KB
11.16k
21
Bioformer 8L
Apache-2.0
生物医学テキストマイニング専用に設計された軽量BERTモデルで、BERT-baseの3倍の速度で動作し、性能はBioBERT/PubMedBERTと同等またはそれ以上
大規模言語モデル
Transformers 英語

B
bioformers
164
7
Bert Base Japanese Basic Char V2
これは文字レベル分かち書きと全単語マスキング技術を採用した日本語BERT事前学習モデルで、`fugashi`や`unidic_lite`ツールキットに依存しません。
大規模言語モデル
Transformers 日本語

B
hiroshi-matsuda-rit
14
0
Chinese Bert Wwm
Apache-2.0
全単語マスキング戦略を採用した中国語事前学習BERTモデルで、中国語自然言語処理研究を加速することを目的としています。
大規模言語モデル 中国語
C
hfl
28.52k
79
Bert Large Uncased Whole Word Masking Squad Int8 0001
全単語マスキング技術を用いて事前学習され、SQuAD v1.1で微調整されたBERT-largeの英語質問応答モデルで、INT8精度に量子化されています。
質問応答システム
Transformers

B
dkurt
23
0
Bert Base Spanish Wwm Cased
BETOは大規模なスペイン語コーパスを基に訓練されたBERTモデルで、大文字小文字を区別するバージョンと区別しないバージョンがあり、様々なスペイン語NLPタスクに適しています。
大規模言語モデル スペイン語
B
dccuchile
61.43k
63
Bert Base Spanish Wwm Uncased
BETOは大規模なスペイン語コーパスを使って学習されたBERTモデルで、大文字小文字を区別するバージョンと区別しないバージョンの両方をサポートし、様々なスペイン語NLPタスクに適用できます。
大規模言語モデル スペイン語
B
dccuchile
231.26k
65
Umberto Wikipedia Uncased V1
UmBERToはRobertaアーキテクチャに基づくイタリア語の言語モデルで、SentencePieceと全単語マスキング技術を用いて訓練され、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル
Transformers その他

U
Musixmatch
1,079
7
Bert Base Swedish Cased Ner
スウェーデン国立図書館/KBLabが公開したスウェーデン語のBERT基礎モデル。多ソースのテキストデータを基に学習されています。
大規模言語モデル その他
B
KBLab
245
5
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