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食品雑貨NER

# 食品雑貨NER

Gliner Large V2.5 Groceries
Apache-2.0
これはテキスト中の食品雑貨と食品カテゴリーを識別するためにファインチューニングされたGLiNERモデルで、14種類の異なるカテゴリーの食品雑貨を識別できます。
シーケンスラベリング Supports Multiple Languages
G
empathyai
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3
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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
L
scb10x
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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
C
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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。
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