# 自己回帰アーキテクチャ

Janus Pro 1B
MIT
Janus-Proは、多モーダル理解と生成タスクを統一し、ビジュアルコーディングの解耦によって柔軟性を高めた、斬新な自己回帰フレームワークです。
テキスト生成画像 Transformers
J
deepseek-community
4,636
0
Codellama 34b Python Hf
Code LlamaはMetaがリリースした事前学習済み生成テキストモデルシリーズで、コード生成と理解タスク専用に設計されています。このモデルは340億パラメータのPython専用バージョンです。
大規模言語モデル Transformers その他
C
meta-llama
414
9
Codellama 34b Hf
Code LlamaはMetaがリリースした70億から340億パラメータのコード生成と理解モデルシリーズで、このバージョンは340億パラメータのベースモデルです
大規模言語モデル Transformers その他
C
meta-llama
492
15
Codellama 13b Python Hf
Code LlamaはMetaが発表した70億から340億パラメータ規模の事前学習及び微調整生成テキストモデルシリーズで、このモデルは130億パラメータのPython専用バージョンです
大規模言語モデル Transformers その他
C
meta-llama
636
7
Codellama 34b Python Hf
コードラマ(Code Llama)はMetaが開発した340億パラメータのPython専用コード生成モデルで、Llama 2アーキテクチャを基に最適化され、Pythonコードの合成と理解に特化しています
大規模言語モデル Transformers その他
C
codellama
2,135
96
Codellama 13b Python Hf
Code LlamaはMetaが開発したコード生成と理解の大規模モデルシリーズで、このバージョンは130億パラメータのPython専用バリアントです
大規模言語モデル Transformers その他
C
codellama
2,230
51
Codellama 13b Hf
Code Llama 13Bは130億パラメータの生成型コードモデルで、汎用コード合成と理解のために設計されています
大規模言語モデル Transformers その他
C
codellama
6,829
107
Llama 7b Hf Transformers 4.29
その他
LLaMAはMeta AIによって開発されたTransformerアーキテクチャに基づく効率的な基盤言語モデルで、7Bパラメータバージョンを提供し、多様な言語処理タスクをサポートします。
大規模言語モデル Transformers
L
elinas
4,660
57
Llama 7b Embeddings
その他
Meta AIが開発した7Bパラメータ規模のオープンソースで効率的な基盤言語モデル。Transformerアーキテクチャをベースに、多言語対応(主に英語)
大規模言語モデル Transformers
L
shalomma
36
28
Gpt Neo 2.7B
MIT
GPT-Neo 2.7BはEleutherAIがGPT - 3アーキテクチャを再現した27億パラメータのTransformer言語モデルで、Pileデータセットで訓練されました。
大規模言語モデル 英語
G
EleutherAI
52.68k
486
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