モデル選定

多分野知識QA

# 多分野知識QA

Dans PersonalityEngine V1.3.0 12b Q6 K GGUF

このモデルはPocketDoc/Dans-PersonalityEngine-V1.3.0-12bを変換したGGUF形式モデルで、多言語・多タスクに対応し、汎用目的、ロールプレイ、ストーリー創作などのシナリオに適しています。

大規模言語モデル

Deepseek R1 FP4

DeepSeek R1モデルのFP4量子化バージョン、最適化されたTransformerアーキテクチャで効率的なテキスト生成を実現

大規模言語モデル

Tinymistral 248M Chat V4

TinyMistral-248M-ChatはTinyMistral-248Mをファインチューニングした対話モデルで、マルチターン対話をサポートし、様々な対話シナリオに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Tinymistral 248M Chat V3

TinyMistral-248M-ChatはTinyMistral-248Mをベースにしたチャットモデルで、複数のデータセットでトレーニングされ最適化されており、様々な対話タスクに適しています。

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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