%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Paraphrase Mongolian Minilm Mn V2
これはsentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2からファインチューニングされた文変換モデルで、モンゴル語を含む複数言語をサポートし、テキストを384次元ベクトル空間にマッピングします。
テキスト埋め込み
P
gmunkhtur
482
2
Setfit Contracts Clauses
これはSetFitフレームワークに基づくテキスト分類モデルで、契約条項分類タスクに特化しており、精度は94.25%です。
テキスト分類
S
scholarly360
100
6
Bertugues Base Portuguese Cased
その他
BERTuguesはポルトガル語テキストで訓練されたBERTモデルで、オリジナルのBERT論文の事前訓練プロセスを厳密に遵守し、100万ステップの訓練を通じてマスク言語モデリングと次文予測タスクを完了しました。
大規模言語モデル その他
B
ricardoz
92
7
Ner Bert Large Cased Pt Lenerbr
ポルトガル語法律分野向け固有表現認識モデル、BERT大規模アーキテクチャをファインチューニング
シーケンスラベリング
Transformers その他
Transformers その他N
pierreguillou
259
21
Bert Base Uncased Contracts
LEGAL - BERTは法律分野向けにカスタマイズされたBERTモデルファミリーで、CONTRACTS - BERT - BASEは米国の契約書テキストに特化したサブ分野のバリエーションです。
大規模言語モデル 英語
B
nlpaueb
8,124
26
NER Legal De
これはGBERT Largeを微調整したドイツ語の法律分野の命名エンティティ識別（NER）モデルで、deepset.aiが基礎モデルを提供し、法律テキスト中の特定のエンティティの識別に特化しています。
シーケンスラベリング ドイツ語
N
Sahajtomar
21
3
Fidicbert
FidicBERTはRoBERTaアーキテクチャに基づく法律分野の事前学習言語モデルで、契約書類の分類とクラスタリングタスクに特化して最適化されています。
大規模言語モデル Transformers
TransformersF
Jzz
18
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
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
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