Rank1 32b
MIT
rank1-32bはQwen2.5-32Bをベースに訓練された情報検索再ランキングモデルで、推論チェーンを生成して関連性を判断します
大規模言語モデル
Transformers 英語

R
jhu-clsp
18
0
Rank1 14b
MIT
rank1は140億パラメータの推論再ランキングモデルで、明示的な推論チェーンを生成して関連性判断を行うことで、情報検索タスクの性能を向上させています。
大規模言語モデル
Transformers 英語

R
jhu-clsp
23
0
Rank1 7b
MIT
rank1-7bはQwen2.5-7Bをベースに訓練された70億パラメータの再ランキングモデルで、推論チェーンを生成して関連性を判断します
大規模言語モデル
Transformers 英語

R
jhu-clsp
661
1
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