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Modernbert Base Squad2 V0.2
Apache-2.0
ModernBERT-base-nliをファインチューニングした質問応答モデルで、長文コンテキスト処理をサポート
質問応答システム
Transformers
TransformersM
Praise2112
42
2
Modernbert Base Ita
Apache-2.0
ModernBERTは、2兆の英語とコードデータで事前学習され、最大8,192トークンのネイティブコンテキスト長をサポートする、現代的な双方向エンコーダーのみのTransformerモデル（BERTスタイル）です。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応M
DeepMount00
81
10
E5rope Base
MIT
E5-RoPE-基本版は回転位置埋め込み（RoPE）を基にした埋め込みモデルで、長文脈検索タスクをサポートすることを目的としています。
テキスト埋め込み 英語
E
dwzhu
129
17
Eva02 Tiny Patch14 224.mim In22k
MIT
EVA02は視覚Transformerモデルで、マスク画像モデリングによりImageNet-22kで事前学習されており、画像分類や特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
TransformersE
timm
385
1
Eva02 Small Patch14 224.mim In22k
MIT
EVA02特徴/表現モデル、マスク画像モデリングによりImageNet-22kで事前学習され、画像分類と特徴抽出タスクに適しています。
画像分類 Transformers
TransformersE
timm
705
0
Wav2vec2 Conformer Rope Large 100h Ft
Apache-2.0
Librispeech 100時間の音声データでファインチューニングされたWav2Vec2 Conformerモデルで、回転位置埋め込み技術を採用
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語W
facebook
99
0
Wav2vec2 Conformer Rope Large 960h Ft
Apache-2.0
このモデルは回転位置埋め込み技術を統合し、16kHzサンプリングの音声オーディオに基づき、960時間のLibriSpeechデータで事前学習と微調整が行われ、英語音声認識タスクに適しています。
音声認識 Transformers 英語
Transformers 英語W
facebook
22.02k
10
Gpt J 6b
Apache-2.0
GPT-J 6BはMesh Transformer JAXフレームワークに基づいて訓練された60億パラメータの自己回帰言語モデルで、GPT-2/3と同じトークナイザーを採用しています。
大規模言語モデル 英語
G
EleutherAI
297.31k
1,493
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
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
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