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形態素解析最適化

# 形態素解析最適化

Roberta Tiny Word Chinese Cluecorpussmall

CLUECorpusSmallを用いて事前学習された中国語形態素解析版RoBERTa中型モデルで、8層512隠れ層のアーキテクチャを採用し、文字版モデルに比べて性能が優れ、処理速度が速い。

大規模言語モデル Chinese

Roberta Base Word Chinese Cluecorpussmall

CLUECorpusSmallコーパスを用いて事前学習された中国語形態素解析版RoBERTa中型モデルで、形態素解析を用いてシーケンス処理の効率を向上させます。

大規模言語モデル Chinese

Code Trans T5 Large Code Comment Generation Java Multitask Finetune

T5-largeアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、Java関数/メソッドのコードコメントドキュメントの生成に特化しています。

大規模言語モデル

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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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