モデル選定

高精度ViTモデル

# 高精度ViTモデル

SkinSAMは12層ViT-bモデルに基づく皮膚病変セグメンテーションモデルで、ISICとPH2データセットで微調整され、皮膚病変画像の精密なセグメンテーションに特化しています。

画像セグメンテーション

Transformers 複数言語対応

Vit Base Patch16 224 In21k Simpsons Family Members

ViTアーキテクチャに基づいてファインチューニングされた『シンプソンズ』キャラクター分類モデル、精度95.3%

Transformers 英語

Platzi Vit Model Julenalvaro

ViTアーキテクチャに基づく豆類葉病害分類モデル、beansデータセットで微調整され、精度99.25%を達成

Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Eurosat

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデル、EuroSATデータセットでファインチューニング

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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