モデル選定

効率的なシーケンスモデリング

# 効率的なシーケンスモデリング

Swarmformer Small Ef

SwarmFormerは、階層的注意メカニズムと動的クラスタリング技術により長いシーケンス処理能力を最適化した効率的なシーケンスモデリングアーキテクチャです。

大規模言語モデル

Mambaアーキテクチャに基づく28億パラメータの言語モデルで、HuggingFace Transformersライブラリと互換性あり

大規模言語モデル

Lsg 4096 Sentence Similarity Spanish

これはhiiamsid/sentence_similarity_spanish_esの強化版で、LSGアテンションメカニズムを採用し、最大4096トークンの長いシーケンスを効率的に処理できます。

テキスト埋め込み

Transformers スペイン語

Funnel Kor Base

70GBの韓国語テキストデータセットで訓練されたFunnel-transformer基本モデルで、42000の小文字サブワード単位を使用

大規模言語モデル

Transformers 韓国語

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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