モデル選定

命令ファインチューニング大規模モデル

# 命令ファインチューニング大規模モデル

Apriel 5B Instruct Llamafied

これはServiceNow-AIのApriel-5B-InstructモデルをLlama形式に変換した近似実装バージョンで、主流のファインチューニングフレームワークと互換性があり、より簡単に実行できます。

大規模言語モデル

Mistral Small 3.1 24b Instruct 2503 Gguf

Mistral Small 3.1 Instruct 24BのGGUF量子化バージョンで、llama.cppなどのアプリケーションに適しており、テキスト生成タスクに特化しています。

大規模言語モデル

Mistral 7B Instruct V0.3 AWQ

Mistral-7B-Instruct-v0.3はMistral-7B-v0.3を基に命令ファインチューニングされた大規模言語モデルで、4ビットAWQ量子化技術により推論効率を最適化

大規模言語モデル

Databricksが提供する120億パラメータの命令ファインチューニング大規模言語モデル。pythia-12bを15,000件の命令データでファインチューニングし、商用利用が許可されています

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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