%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)
Pythia 1b
Apache-2.0
Pythia-1BはEleutherAIが開発した解釈可能性研究専用の言語モデルで、Pythiaスイートの10億パラメータ規模バージョンであり、The Pileデータセットでトレーニングされています。
大規模言語モデル
Transformers 英語
Transformers 英語P
EleutherAI
79.69k
38
Pythia 12b
Apache-2.0
Pythia-12BはEleutherAIが開発したスケーラブルな言語モデルスイートの中で最大のモデルで、120億のパラメータを持ち、大規模言語モデルの科学研究を促進するために設計されています
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語P
EleutherAI
9,938
136
Pythia 6.9b
Apache-2.0
Pythia-6.9BはEleutherAIが開発した大規模言語モデルで、Pythiaスケーラブルスイートの一部であり、解釈可能性研究を促進するために設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語P
EleutherAI
46.72k
54
Pythia 1b Deduped
Apache-2.0
Pythia-10億重複排除版はEleutherAIが開発した解釈可能性研究専用の言語モデルで、重複排除処理済みPileデータセットで訓練され、Transformerアーキテクチャを採用、パラメータ規模10億
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語P
EleutherAI
19.89k
19
Pythia 2.8b
Apache-2.0
Pythia-28億はEleutherAIが開発したスケーラブルな言語モデルスイートの一員で、大規模言語モデルの解釈可能性研究を促進するために設計されています。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、The Pileデータセットでトレーニングされ、28億のパラメータを持っています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語P
EleutherAI
40.38k
30
Pythia 1.4b
Apache-2.0
Pythia-1.4BはEleutherAIが開発した12億パラメータの因果言語モデルで、Pythiaスケールスイートの一部であり、解釈可能性研究のために設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語P
EleutherAI
60.98k
23
Pythia 160m
Apache-2.0
Pythia-160MはEleutherAIが開発した解釈可能性研究専用の言語モデルで、Pythiaスイートの160Mパラメータ規模バージョンであり、Transformerアーキテクチャに基づき、Pileデータセットでトレーニングされました。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語P
EleutherAI
163.75k
31
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