モデル選定

医療QA

# 医療QA

初のギリシャ語大規模基盤言語モデル、Mistral-7Bアーキテクチャを基に、400億トークンのギリシャ語と英語コーパスでギリシャ語能力を強化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Meltemi 7B Instruct V1

Meltemi-7B-Instruct-v1はMistral-7Bアーキテクチャに基づくギリシャ語命令ファインチューニング大規模言語モデルで、8192トークンのコンテキスト長をサポートし、ギリシャ語タスクに最適化されています

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Chinese Pretrain Mrc Macbert Large

大規模な中国語機械読解データで訓練されたMacBERT-Largeモデルで、読解/テキスト分類などのタスクで顕著な向上を実現

質問応答システム

Transformers 中国語

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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