モデル選定

線形アテンション

# 線形アテンション

SAUTEは、多話者対話を効果的にモデリングするために設計された、軽量で話者感知能力を備えたTransformerアーキテクチャです。

対話システム

Transformers 英語

Ring Lite Linear Preview

玲瓏線形プレビュー版はInclusionAIによってオープンソースで公開されたハイブリッド線形スパース大規模言語モデルで、総パラメータ数は17.1B、活性化パラメータ数は3.0Bです。このモデルはハイブリッド線形アテンションメカニズムに基づいて長文推論を実現し、推論プロセスにおいてほぼ線形の計算複雑性とほぼ一定の空間複雑性を持ちます。

大規模言語モデル複数言語対応

Molformer XL Both 10pct

MoLFormerはZINCとPubChemの11億分子SMILES文字列で事前学習された化学言語モデルで、このバージョンは両データセットの10%サンプルで学習

分子モデル

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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