モデル選定

命令精密調整

# 命令精密調整

T3Q Qwen2.5 14b V1.2 E2

T3Q-qwen2.5-14b-v1.2-e2はQwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1Mモデルを基にした後訓練バージョンで、LoRA-8-4-0.0001-cosine-32-16設定を使用し、トレーニングデータはtrain_data_v1.2です。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Shisa V1 Llama3 8b

Meta-Llama-3-8B-Instructをファインチューニングした日本語最適化大規模言語モデルで、複数の日本語ベンチマークテストで優れた性能を発揮

大規模言語モデル

Suzume Llama 3 8B Multilingual Orpo Borda Half

Llama-3-8BをベースにORPO手法でファインチューニングした多言語大規模モデル。50%の最も一貫性のあるランキングデータで訓練され、複数の言語タスクで優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル

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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