モデル選定

脅威情報分析

# 脅威情報分析

Foundation Sec 8B Q8 0 GGUF

Foundation-Sec-8B-Q8_0-GGUFは、8ビット量子化されたネットワークセキュリティ専用の大規模言語モデルで、LLaMA 3.1アーキテクチャに基づいており、ネットワークセキュリティのテキスト処理タスクに特化しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

ATT&CK BERTはsentence-transformersに基づくネットワークセキュリティ分野の専用言語モデルで、攻撃行動を記述する文章を意味的な埋め込みベクトルにマッピングできます。

テキスト埋め込み

SecRoBERTaは、ネットワークセキュリティテキストを基に訓練された事前学習言語モデルで、ネットワークセキュリティ分野の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 英語

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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