GapとGoogleが提携し、Geminiプラットフォームを活用してAIアシスタント内での決済機能を実現。会話を通じて買い物が完了する新たな小売体験を提供。....
ChatGPTユーザー向けに、GPTs固有の操作を可能にする50個の無料APIを提供します。
市場調査ソフトウェア
Tencent
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入力トークン/百万
出力トークン/百万
コンテキスト長
almanach
Gaperon-Young-1125-1Bは、15億のパラメータを持つバイリンガル（フランス語 - 英語）言語モデルで、フランス国立情報学・自動制御研究所（Inria Paris）のALMAnaCHチームによって開発されました。このモデルは約3兆個の高品質トークンで訓練され、ベンチマークテストの最適化ではなく、言語品質と一般的なテキスト生成能力に特に重点を置いています。
Gaperon-1125-24Bは240億のパラメータを持つバイリンガル（フランス語 - 英語）言語モデルで、約2兆のトークンで訓練され、フランス語、英語、およびコーディングタスクを熟練して処理できます。このモデルはOLMo - 2アーキテクチャを採用し、大規模で高品質なテキスト生成と優れたタスク性能の間の最適なバランスを実現することを目的としています。
Gapeleon
BAGELはオープンソースの7Bアクティブパラメータマルチモーダル基盤モデルで、マルチモーダル理解と生成タスクをサポートします
これはslim-orpheus-3b-JAPANESE-ftモデルを変換したGGUF形式のモデルで、日本語テキスト処理に特化して最適化されています。
日本語に最適化された軽量テキスト音声変換モデル。層の剪定により推論速度を向上、14種類の音声スタイルをサポート
timm
SigLIP 2アーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、画像特徴抽出のために設計され、アテンションプーリングヘッドの代わりにグローバル平均プーリング(GAP)を採用
SigLIP 2アーキテクチャに基づく視覚Transformerモデルで、グローバル平均プーリング(GAP)のバリアントを採用し、注意プーリングヘッドを削除、画像特徴抽出タスクに適しています。
SigLIP 2を基にした視覚Transformerモデルで、アテンションプーリングヘッドの代わりにグローバル平均プーリング(GAP)を使用した画像エンコーダ
SigLIP 2に基づくViT画像エンコーダーで、グローバル平均プーリング(GAP)を使用してアテンションプーリングヘッドを置き換え、画像特徴抽出タスクに適しています。
CLIPフレームワークに基づくResNet101画像エンコーダー、グローバル平均プーリング(GAP)による画像特徴抽出
ResNet50アーキテクチャに基づくCLIPモデルの画像エンコーダー、64倍の幅拡張を備え、グローバル平均プーリング(GAP)戦略を使用
CLIPモデルの視覚エンコーダ部分に基づくResNet50バリアントで、グローバル平均プーリング(GAP)により画像特徴を抽出
ResNet50アーキテクチャに基づくCLIPスタイルの画像エンコーダー、CC12Mデータセットでトレーニングされ、グローバル平均プーリング(GAP)で特徴を抽出
強力なNode.js Expressサーバーで、CoinGeckoの暗号通貨データAPIへの包括的なインターフェースを提供し、無料とプロAPIの自動切り替えをサポートします。
このプロジェクトはGaphorベースのMCPサーバーで、モデル要素のクエリ、変更、およびさまざまな図の作成をサポートしており、コード環境でのモデル検証とドキュメントチェックに適しています。
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