モデル選定

金融データ分析

# 金融データ分析

Chengsenwang ChatTime 1 7B Base GGUF

ChatTime-1-7B-Baseは時系列予測に特化した基盤モデルで、マルチモーダル時系列処理をサポートします。

マルチモーダル融合

Chengsenwang ChatTime 1 7B Chat GGUF

ChatTime-1-7B-Chatは時系列予測に特化したマルチモーダル基盤モデルで、7Bパラメータ規模で構築されています。

マルチモーダル融合

Bespoke MiniChart 7B

Bespoke Labsが開発した7Bパラメータ規模のオープンソースチャート理解視覚言語モデルで、チャートQAタスクにおいてGemini-1.5-Proなどのクローズドソースモデルを凌駕

テキスト生成画像

Safetensors 英語

Duckdb NSQL 7B V0.1

SQL生成タスクのために設計された自己回帰型のオープンソース大規模基盤モデルで、Llama-2 7Bモデルを微調整して作成

大規模言語モデル

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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