モデル選定

構造化解析

# 構造化解析

Docllm Baichuan2 7b

DocLLM_reimplementation はドキュメント理解タスクに特化した大規模言語モデルの再実装プロジェクトで、ドキュメント理解能力の再実装と改善を目的としています。

大規模言語モデル

JinghuiLuAstronaut

Slimplm Query Rewriting

クエリ書き換え用の軽量言語モデルで、ユーザー入力を構造化形式に解析し、検索効果を最適化できます。

大規模言語モデル

Slimplm Retrieval Necessity Judgment

SlimPLMは、大規模言語モデル(LLM)のための検索をいつ行い、何を検索するかを決定する軽量プロキシモデルです。

大規模言語モデル

Donut Receipt V3

naver-clova-ix/donut-baseをファインチューニングしたモデル、具体的な用途は明記されていない

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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