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超大規模パラメータ

# 超大規模パラメータ

Qwen3 235B A22B Exl3
Apache-2.0
Qwen3-235B-A22B の Exllamav3 量子化バージョンで、モデルサイズとパフォーマンスを最適化するための複数の量子化オプションを提供します。
大規模言語モデル
Q
MikeRoz
37
4
Qwen3 235B A22B 8bit
Apache-2.0
このモデルはQwen/Qwen3-235B-A22Bから変換された8ビット量子化バージョンで、テキスト生成タスクに適しています。
大規模言語モデル
Q
mlx-community
477
2
Nvidia Llama 3 1 Nemotron Ultra 253B V1 GGUF
その他
これはNVIDIA Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1モデルの量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、複数の量子化タイプをサポートし、さまざまなハードウェア環境に適しています。
大規模言語モデル 英語
N
bartowski
1,607
3
Nvidia.llama 3 1 Nemotron Ultra 253B V1 GGUF
NVIDIAがリリースした2530億パラメータの大規模言語モデル、テキスト生成タスクをサポート
大規模言語モデル
N
DevQuasar
2,497
7
Meta Llama 3.1 405B Instruct GGUF
Meta-Llama-3.1-405B-Instructは、Llama 3.1アーキテクチャに基づく4050億パラメータの大規模言語モデルで、命令追従タスクに最適化され、複数の言語をサポートしています。
大規模言語モデル 複数言語対応
M
MaziyarPanahi
189.43k
14
Mixtral 8x22B V0.1
Apache-2.0
Mixtral-8x22BはMistral AIがリリースした事前訓練済み生成型スパース混合専門家モデルで、多言語処理をサポートしています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
M
v2ray
33
142
Vit Huge Patch14 224.orig In21k
Apache-2.0
Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく大規模画像特徴抽出モデルで、ImageNet-21kデータセットで事前学習済み
画像分類 Transformers
V
timm
3,214
2
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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
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
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
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