モデル選定

科学問題の解決

# 科学問題の解決

Phi 4 Reasoning Unsloth Bnb 4bit

Phi-4-reasoningは、Microsoftによって開発された高度な推論モデルで、Phi-4をベースに微調整され、数学、科学、コーディングなどの分野での推論能力の向上に特化しています。

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Phi 4 Reasoning GGUF

Phi-4-reasoningはPhi-4をファインチューニングした先進的な推論モデルで、教師付きファインチューニングと強化学習により、数学、科学、コーディングなどの分野で卓越した推論能力を発揮します。

大規模言語モデル

Tinyr1 32B Preview

Tiny-R1-32B-PreviewはDeepseek-R1-Distill-Qwen-32Bを基にした推論モデルで、数学、コード、科学分野に特化しており、性能はフルバージョンのR1モデルに近いです。

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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