モデル選定

多言語コンテンツ審査

# 多言語コンテンツ審査

DuoGuard-0.5Bは、12の異なるサブカテゴリーにわたるセキュリティコンテンツ審査のために特別に設計された多言語、デコーダのみの大規模言語モデルベースの分類器です。

大規模言語モデル

Llama 3.1で最適化された80億パラメータのブランドセーフティ分類モデル、Appleチップデバイス向けに特別に最適化

テキスト分類

Transformers 複数言語対応

Llama Guard 3 8B

Llama Guard 3はLlama-3.1-8B事前学習モデルを微調整したコンテンツセキュリティ分類器で、LLMの入力と応答のコンテンツ審査に使用されます。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Llama Guard 3 8B INT8

Llama-3.1-8Bをベースにファインチューニングされたコンテンツセキュリティ分類モデルで、8種類の言語の入力/応答コンテンツ審査をサポートします。

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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