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# マルチモーダル埋め込み学習
Unime LLaVA OneVision 7B
MIT
UniMEはマルチモーダル大規模モデルに基づく汎用埋め込み学習フレームワークで、テキスト識別知識蒸留とハードネガティブサンプル増強の指示チューニング戦略により、マルチモーダル埋め込み能力を大幅に向上させています。
マルチモーダルアライメント
Transformers English
Transformers EnglishU
DeepGlint-AI
376
2
Unime LLaVA 1.6 7B
MIT
UniMEはマルチモーダル大規模モデルに基づく汎用埋め込み学習モデルで、336×336の画像解像度でトレーニングされ、MMEBランキングで1位を獲得しています。
画像生成テキスト Transformers English
Transformers EnglishU
DeepGlint-AI
188
3
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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
Transformers Supports Multiple LanguagesL
scb10x
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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 English
Transformers EnglishC
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 Chinese
R
uer
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98