モデル選定

軽量コード生成

# 軽量コード生成

Kodify Nano GGUF

Kodify-Nano-GGUFはKodify-NanoモデルのGGUFバージョンで、CPU/GPU推論に最適化された軽量な大規模言語モデルで、コード開発タスクに適しています。

大規模言語モデル

Phi 3 Small 128k Instruct

Phi-3-Small-128K-Instructは70億パラメータの軽量オープンソースモデルで、高品質と強力な推論能力に焦点を当て、128Kの長文コンテキストをサポートし、常識、言語理解、数学、コードなどのタスクで優れた性能を発揮します。

大規模言語モデル

Transformers その他

Phi 3 Medium 128k Instruct

Phi-3-Medium-128K-Instructは140億パラメータの軽量オープンソースモデルで、高品質と強力な推論能力に焦点を当て、128Kのコンテキスト長をサポートします。

大規模言語モデル

Transformers その他

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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