%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Qwen2.5 VL 7B Instruct Q8 0 GGUF
Apache-2.0
このモデルはQwen2.5-VL-7B-Instructを変換したGGUF形式のモデルで、マルチモーダルタスクをサポートし、画像とテキストのインタラクティブな処理に適しています。
テキスト生成画像 英語
Q
cxtb
72
1
Merlinite 7b Lab
Apache-2.0
魔灵石 7BはMistral-7B-v0.1をベースに開発された言語モデルで、IBMの研究によるLABアラインメント方法で訓練され、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル
Transformers
TransformersM
instructlab
285
22
7B
70億パラメータの因果言語モデルで、Meta LLaMA 2アーキテクチャと互換性があり、複数の評価で同クラスの330億パラメータ以下のモデルを上回る性能を発揮
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応7
CausalLM
177
135
Questionanswering V7
Apache-2.0
これはSQuADデータセットで訓練された質問応答システムモデルで、与えられたテキストに基づいて質問に答えることができます。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語Q
abdalrahmanshahrour
14
1
Bert Finetuned On Nq Short
完全なNatural Questions(NQ)データセットで訓練されたオープンドメイン質問応答モデルで、様々な事実質問に回答可能
大規模言語モデル Transformers
TransformersB
eibakke
13
1
Deberta V3 Large Squad2
MIT
DeBERTa-v3-largeアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、SQuAD 2.0データセットで微調整されており、回答可能および回答不能な問題を処理できます。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語D
navteca
35
0
Roberta Base Cuad Finetuned
契約理解Atticusデータセット(CUAD)質問応答タスク向けに最適化されたRoBERTaモデルで、法律契約審査タスクで優れた性能を発揮
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語R
gustavhartz
387
1
Roberta Base Finetuned Squad 2
MIT
SQuADデータセットでファインチューニングされたRoBERTa-baseモデルに基づく質問応答モデル
質問応答システム Transformers
TransformersR
huxxx657
15
0
Canine C Squad
CANINE-CはGoogleが開発した文字ベースの事前学習済みTransformerモデルで、長文シーケンスの質問応答タスクに特化しています。
質問応答システム Transformers
TransformersC
Splend1dchan
68
0
Bert Base Uncased Squad2
BERTベース無大小文字版をSQuAD v2データセットでファインチューニングした質問応答モデル
質問応答システム
B
twmkn9
50
2
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
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
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
R
uer
2,694
98