Flan T5 Large Squad2
MIT
flan-t5-largeモデルをベースに、SQuAD2.0データセットでファインチューニングした抽出型QAモデルで、回答可能・不可能な質問の処理に対応しています。
質問応答システム
Transformers 英語

F
sjrhuschlee
57
5
Eurekaqa Model
EurekaQAは先進的な機械学習アルゴリズムに基づくAI質問応答モデルで、テキストデータを分析して情報を自動抽出し質問に答えることができます。
質問応答システム
Transformers 英語

E
Kaludi
32
2
Japanese Roberta Question Answering
JaQuADデータセットでファインチューニングされた日本語QAモデル、抽出型QAタスクに適応
質問応答システム
Transformers 日本語

J
ybelkada
298
1
Distilroberta Base Squad V2
Apache-2.0
distilroberta-baseをSQuAD2.0データセットでファインチューニングしたQAモデル、無回答問題の処理に対応
質問応答システム
Transformers 英語

D
squirro
24
1
Vi Mrc Base
XLM-RoBERTaベースのベトナム語Q&Aシステム、英語をサポート、SQuADなどのデータセットでファインチューニング
質問応答システム
Transformers 複数言語対応

V
nguyenvulebinh
22
16
Splinter Base
Apache-2.0
Splinterは自己教師あり事前学習されたモデルで、少数ショットQAタスク向けに設計されており、循環スパン選択(RSS)目標で事前学習されています。
質問応答システム
Transformers 英語

S
tau
648
1
Splinter Base Qass
Apache-2.0
Splinterは自己教師あり方式で事前学習された少数ショットQAモデルで、循環スパン選択(RSS)目標を用いて事前学習され、抽出型QAのスパン選択プロセスを模倣します。
質問応答システム
Transformers 英語

S
tau
3,048
1
Vi Mrc Large
XLM - RoBERTaに基づくベトナム語抽出型質問応答モデルで、VLSP MRC 2021評価で一位を獲得しました。
質問応答システム
Transformers 複数言語対応

V
nguyenvulebinh
879
5
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

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

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