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強化学習報酬モデル

# 強化学習報酬モデル

POLAR 7B
Apache-2.0
POLAR-7Bは大規模事前学習に基づくスカラー報酬モデルで、革新的な戦略判別式学習パラダイムを採用し、戦略を効果的に区別し、人間の嗜好と一致させることができます。
大規模言語モデル Transformers Supports Multiple Languages
P
internlm
316
15
Japanese Novel Reward Modernbert Ja 310m
MIT
modernbert-ja-310mをファインチューニングした日本語小説品質評価用報酬モデルで、小説テキストに対するユーザー評価を予測します。
大規模言語モデル Transformers Japanese
J
Aratako
15
1
Japanese Novel Reward Modernbert Ja 130m
MIT
modernbert-ja-130mをファインチューニングした日本語小説品質評価用報酬モデルで、ユーザーによる小説テキストへの評価スコアを予測します。
大規模言語モデル Transformers Japanese
J
Aratako
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2
Japanese Novel Reward Sarashina2.1 1b
Other
sbintuitions/sarashina2.1-1bをファインチューニングした日本語小説品質評価モデルで、ユーザーの小説テキストへの評価を予測します。
大規模言語モデル Transformers Japanese
J
Aratako
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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
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
C
ToddGoldfarb
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Roberta Base Chinese Extractive Qa
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uer
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