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ニュースコーパスの最適化

# ニュースコーパスの最適化

スロバキア語に基づく単一言語のRoBERTa-baseモデルで、4.5GBのクリーニング後のスロバキアニュースコーパスで事前学習されています。

大規模言語モデル

Transformers Other

BERTを微調整した命名エンティティ識別モデルで、4種類のエンティティ（場所(LOC)、組織(ORG)、人名(PER)、その他(MISC)）を識別できます。

シーケンスラベリング English

Transformerアーキテクチャに基づく英語 - フィンランド語のニューラル機械翻訳モデルで、Helsinki-NLPチームによって訓練され公開され、ニュース分野のテキスト翻訳に適しています。

Transformers Supports Multiple Languages

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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 Supports Multiple Languages

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 English

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 Chinese

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