モデル選定

軽量Llama

# 軽量Llama

Tinyllama V1.1 Math Code

TinyLlamaは11億パラメータのコンパクトな言語モデルで、Llama 2と同じアーキテクチャとトークナイザーを採用しており、計算リソースやメモリが限られたアプリケーションシナリオに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

TinyLlamaは11億パラメータの小型言語モデルで、Llama 2と同じアーキテクチャとトークナイザーを採用しており、リソースが限られたアプリケーションシナリオに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Phalanx 512x460M MoE

LiteLlama-460M-1Tは軽量な混合エキスパートモデルで、512のエキスパートを含み、効率的な推論とテキスト生成タスクに適しています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Tinyllama 1.1B Medical

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0を微調整した医療分野QAモデル、医療テキストとQAシナリオに最適化

大規模言語モデル

therealcyberlord

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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