Modularstarencoder
Openrail
The Stack v2データセットで事前訓練された10億パラメータのコードエンコーダー、モジュラー設計と双方向自己注意メカニズムを採用
大規模言語モデル
Transformers

M
modularStarEncoder
147
1
Llm2vec Sheared LLaMA Mntp
MIT
LLM2Vecは、デコーダのみのアーキテクチャを持つ大規模言語モデルをテキストエンコーダに変換するシンプルなソリューションで、双方向アテンション、マスクされた次単語予測、教師なしコントラスティブラーニングを有効にすることで実現します。
テキスト埋め込み
Transformers 英語

L
McGill-NLP
2,430
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