華図山鼎は独自開発のAI技術を活用し、公務員試験のトレーニングにおける論説問題の採点プロセスを革新しています。従来の人間による採点には、フィードバックが遅く、コストが高く、基準が一貫しないなどの課題がありました。このAIシステムは、主観的な評価を数値化され、追跡可能な知能評価に変換し、教育訓練サービスを効率的で正確かつ個別化されたものへと進化させます。
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ComfyUIで実装されたOmostモデル
大規模言語モデルのコーディング能力を画像生成能力に変換します。
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Omostのphi-3-miniモデル、128kのコンテキスト長をサポートし、fp8精度を採用しています。
OmostがリリースしたLlama3-8Bベースの命令ファインチューニングモデルで、Dolphin-2.9データセットで事前学習され、4ビットNF4形式で量子化されています。
Omostがリリースしたllama-3モデルで、8kのコンテキスト長をサポートし、nf4量子化を採用しています。
OMCPは、OMOP共通データモデルに基づくMCPサーバーの実装であり、AIモデルが医療データを照会および分析するための標準化されたインターフェースを提供します。