モデル選定

合成データ微調整

# 合成データ微調整

Synthpose Vitpose Base Hf

SynthPoseはVitPose Baseをベースとした2D人体姿勢推定モデルで、合成データによる微調整を行い、52の解剖学的キーポイントを予測可能

Ministral 4b Instruct

Ministralは40億パラメータのGPT類似モデルで、Mistralモデルと同じアーキテクチャを採用していますが、規模が小さく、主に英語テキスト生成タスクに使用されます。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Thai Trocr Thaigov V2

ビジュアルエンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づくタイ語手書き認識モデルで、各種タイ語OCRタスクに適用可能

画像生成テキスト

Transformers その他

Discolm German 7b V1 AWQ

DiscoLM German 7B v1はMistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータのドイツ語言語モデルで、ドイツ語と英語をサポートし、Apache-2.0ライセンスで公開されています。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Openhermes Llama 3B

OpenLlama-3Bを微調整したインストラクション追従モデルで、ロールプレイ、インストラクション追従、コード生成に最適化されています

大規模言語モデル

Transformers 英語

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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