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RWKV7 Goose Pile 168M HF
Apache-2.0
フラッシュ線形アテンションフォーマットを採用したRWKV-7モデルで、Pileデータセットでトレーニングされ、英語テキスト生成タスクをサポートします。
大規模言語モデル
Transformers 英語
Transformers 英語R
RWKV
57
2
RWKV7 Goose World3 1.5B HF
Apache-2.0
フラッシュ線形アテンション（flash-linear attention）形式を採用したRWKV-7モデルで、英語テキスト生成タスクをサポートします。
大規模言語モデル
Safetensors 英語
Safetensors 英語R
RWKV
70
2
RWKV7 Goose World3 2.9B HF
Apache-2.0
RWKV-7モデルはフラッシュ線形アテンションフォーマットを採用し、多言語テキスト生成タスクをサポート、パラメータ数は29億に達します。
大規模言語モデル 複数言語対応
R
RWKV
132
7
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
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
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