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# 剪定最適化
Bert Base Uncased Squadv1 X2.01 F89.2 D30 Hybrid Rewind Opt V1
MIT
BERT-base uncasedモデルをSQuAD v1で微調整した質問応答システムモデルで、nn_pruningライブラリを使って剪定最適化を行い、推論速度が2.01倍に向上し、F1スコアが0.69向上しました。
質問応答システム
Transformers English
Transformers EnglishB
madlag
22
0
Bert Base Uncased Sparse 70 Unstructured
これはBERT基礎モデルの剪定バージョンで、70%の疎度を達成し、下流タスクの微調整に適しています。
大規模言語モデル Transformers English
Transformers EnglishB
Intel
28
0
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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
2,694
98