モデル選定

食品テキスト分類

# 食品テキスト分類

Learn Hf Food Not Food Text Classifier Distilbert Base Uncased

DistilBERT-base-uncasedをファインチューニングした食品/非食品テキスト分類器で、評価データセットで100%の精度を達成

テキスト分類

Learn Hf Food Not Food Text Classifier Distilbert Base Uncased

DistilBERTベースのテキスト分類モデルで、食品と非食品のテキストを区別するために使用されます

テキスト分類

HimanshuGoyal2004

Learn Hf Food Not Food Text Classifier Distilbert Base Uncased

これはDistilBERT-base-uncasedを微調整したテキスト分類モデルで、食品関連テキストと非食品テキストを区別するために使用されます。

テキスト分類

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

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase