モデル選定

読解最適化

# 読解最適化

Modernbert Base Squad2 V0.2

ModernBERT-base-nliをファインチューニングした質問応答モデルで、長文コンテキスト処理をサポート

質問応答システム

Bert Base Chinese Finetuned Squadv2

このモデルは中国語版SQuAD v2.0データセットでbert-base-chineseをファインチューニングしたバージョンで、中国語の質問応答タスク向けに設計されており、回答可能な問題と回答不可能な問題の両方をサポートします。

質問応答システム

Roberta Finetuned Subjqa Movies 1

deepset/roberta-base-squad2を微調整したQ&Aモデルで、映画関連の質問応答タスクに特化

質問応答システム

Electra Squad Training

SQuADデータセットでファインチューニングされたELECTRA-smallモデル、質問応答タスク用

質問応答システム

Electra Contrastdata Squad

このモデルはSQuADデータセットを使用してELECTRA-small判別器をファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに適しています。

質問応答システム

Bart Base Few Shot K 256 Finetuned Squad Seed 2

BART-baseアーキテクチャに基づき、SQuADデータセットでファインチューニングされた質問応答モデルで、少数ショット学習シナリオに適しています

質問応答システム

Bart Base Few Shot K 256 Finetuned Squad Seed 0

このモデルはfacebook/bart-baseをSQuADデータセットでファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに適しています。

質問応答システム

Bart Base Few Shot K 128 Finetuned Squad Seed 2

SQuADデータセットでファインチューニングされたBART-baseモデル、質問応答タスクに適しています

質問応答システム

Bart Base Few Shot K 64 Finetuned Squad Seed 0

facebook/bart-baseモデルをSQuADデータセットでファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに適しています

質問応答システム

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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