日本のレシートビジュアル言語モデルlfm2 - 450Mは、日本のレシートを理解して処理するために特別に開発されたビジュアル言語モデルです。これはLiquidAIのLFM2 - VL - 450M基礎モデルに基づいて構築されており、レシート画像を分析し、構造化情報を抽出し、レシート内容に関する質問に答え、日本語と英語で詳細な説明を提供することができます。

マルチモーダルTensorboard多言語

Llama-SEA-LION-v3-70B-ITは、東南アジア言語に特化して最適化された多言語大規模言語モデルです。このモデルは、約1230万件の英語指令 - 完了ペアと450万件の東南アジア言語指令 - 完了ペアのデータセットで2段階の微調整を行い、ミャンマー語、中国語、英語、フィリピン語、インドネシア語など13種類の言語をサポートしています。

自然言語処理Transformers多言語

TinyLLaVAは小规模の多モーダルモデルシリーズで、このモデルはOpenELM - 450MとSigLIP - 0.89Bで構成され、高効率なビジュアル - 言語タスクの処理に特化しています。

マルチモーダルTransformers

OpenELMはオープンソースの効率的な言語モデルのセットで、階層的スケーリング戦略を用いてパラメータ割り当てを最適化し、モデルの精度を向上させます。270M、450M、1.1B、3Bの4つのパラメータ規模を含み、事前学習版と指示チューニング版を提供します。

自然言語処理Transformers

MADLAD-400-3B-CT2はT5アーキテクチャに基づく多言語機械翻訳モデルで、450種類以上の言語を含む1兆個のトークンの公開データで訓練されています。このモデルは400種類以上の言語をサポートし、機械翻訳と多言語NLPタスクに特化しており、より大規模なモデルと比較しても競争力があります。

自然言語処理Transformers多言語

Conformerアーキテクチャに基づく音声エンコーダーで、450万時間のラベルなし音声データで事前学習され、143以上の言語をサポート

音声処理Transformers多言語

MADLAD-400-7B-MTはT5アーキテクチャに基づく多言語機械翻訳モデルで、450種類以上の言語を含む2500億個のトークンで訓練されています。このモデルは72億個のパラメータを持ち、400種類以上の言語の機械翻訳と多言語NLPタスクをサポートし、はるかに大きなモデルと匹敵する性能を持っています。

自然言語処理Transformers多言語

GENA-LMは、長いDNA配列解析に使用されるオープンソースの基礎モデルで、Transformerアーキテクチャに基づくマスク言語モデルです。生物情報学分野に特化して設計され、最大4500個のヌクレオチドのDNA配列を処理することができます。

科学計算Transformersその他

これはTransformerデコーダーに基づくGPT - 2モデルで、スペイン語の単輪対話タスク用に調整されており、3億4500万のパラメータを持っています。

自然言語処理Transformersスペイン語

Wav2Vec2アーキテクチャに基づく大規模英語自動音声認識モデルで、4500時間の多ソース音声データで微調整され、言語モデルを用いたデコードをサポートします。

音声処理Transformers英語