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合成データ事前学習

# 合成データ事前学習

Tabpfn Mix 1.0 Regressor
Apache-2.0
TabPFNMixは純粋な合成データセットで事前学習された表データ基礎モデルで、エンコーダ-デコーダTransformer構造を採用し、表データ回帰タスクに適しています。
材料科学 Safetensors
T
autogluon
3,474
13
Tabpfn Mix 1.0 Classifier
Apache-2.0
表データに基づく基礎モデルで、事前学習データはランダム分類器の混合から生成された合成データセットに由来します
分子モデル
T
autogluon
19.77k
13
Boomer 634m
Apache-2.0
boomer-634mは6.34億のパラメータを持つ大規模言語モデルで、120億トークンのカスタム合成データセットを使用してゼロから事前学習されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
B
budecosystem
74
1
Omnitab Large
OmniTabはBARTアーキテクチャに基づく表質問答モデルで、自然データと合成データの事前学習により少数サンプルでの表質問答能力を実現
質問応答システム Transformers 英語
O
neulab
158
2
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
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