モデル選定

小規模パラメータ効率化

# 小規模パラメータ効率化

Openrs3 GRPO Ja

OpenRS3-GRPO-jaはSakanaAI/TinySwallow-1.5B-Instructモデルを日本語数学指示データセットでファインチューニングしたバージョンで、GRPO手法を用いてトレーニングされ、数学推論タスクに特化しています。

大規模言語モデル

カッコーモデルは小型（3億パラメータ）の情報抽出モデルで、大規模言語モデルの次語予測パラダイムを模倣して効率的な情報抽出を行います

大規模言語モデル

Open Llama 3b V2 Wizard Evol Instuct V2 196k AWQ

これはOpen Llama 3B V2アーキテクチャに基づくモデルで、WizardLM_evol_instruct_V2_196kデータセットを使用して訓練され、命令追従タスクに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Gpt Neo 125M Code Search Py

GPT-Neo-125MをファインチューニングしたPythonコード自動補完モデルで、メソッド補完タスクに特化

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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