モデル選定

対話品質評価

# 対話品質評価

GRM Llama3.2 3B Rewardmodel Ft

Llama3アーキテクチャに基づく3Bパラメータ報酬モデル、reward-bench評価で90.9点を獲得、複数の8B報酬モデルを性能で上回る

大規模言語モデル

URM LLaMa 3.1 8B

URM-LLaMa-3.1-8Bは不確実性を感知できる報酬モデルで、大規模言語モデルのアライメント効果を改善します。

大規模言語モデル

google/gemma-2b-itを基に訓練された報酬モデルで、テキスト生成品質を評価するために使用されます

大規模言語モデル

Hh Rlhf Rm Open Llama 3b

LMFlowフレームワークに基づいて訓練された報酬モデルで、HH - RLHFデータセット（有用な部分のみ）を対象とし、open_llama_3bをベースモデルとして訓練され、良好な汎化能力を持っています。

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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