Sarvam-Prism

GLiDE 27B

LLM

Fastinoによって開発された270億パラメータの意思決定モデルです。テキスト、JSON、およびオプションの画像を含む状態を処理し、各オプションの確率を伴って入力された質問に回答します。このモデルは、分類、ルーティング、スコアリングタスクに最適であり、さまざまな意思決定アプリケーションに対して正確で非生成的な確率出力を提供します。GLiDE 27Bは、Fastinoによって開発された270億パラメータの意思決定モデルです。テキスト、JSON、およびオプションの画像を含む状態を処理し、各オプションの確率を伴って入力された質問に回答します。このモデルは、分類、ルーティング、スコアリングタスクに最適であり、さまざまな意思決定アプリケーションに対して正確で非生成的な確率出力を提供します。

d3-ultra

AI モデル

vLLM Semantic Routerからの27Bマルチモーダル意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像、動画を処理して、確率を用いて質問に回答します。複雑な意思決定タスクに最適で、1つの質問につき最大131,072トークンをサポートし、テスト用の無料APIを提供します。d3-ultraは、vLLM Semantic Routerからの27Bマルチモーダル意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像、動画を処理して、確率を用いて質問に回答します。複雑な意思決定タスクに最適で、1つの質問につき最大131,072トークンをサポートし、テスト用の無料APIを提供します。

XLM-RoBERTa Base

AI モデル

100の言語にわたる2.5TBのデータで事前学習された多言語モデルです。シーケンス分類やトークン分類などのタスクに優れており、さまざまな自然言語処理アプリケーションにとって貴重なツールです。XLM-RoBERTaは、100の言語にわたる2.5TBのデータで事前学習された多言語モデルです。シーケンス分類やトークン分類などのタスクに優れており、さまざまな自然言語処理アプリケーションにとって貴重なツールです。

Llama-2-7b-chat-hf

AI モデル

対話のユースケースに最適化されたファインチューニングされた生成テキストモデルです。Metaによって開発され、自然言語処理タスクに対する高度な機能を提供し、商業および研究アプリケーションの両方に適しています。Llama-2-7b-chat-hfは、対話のユースケースに最適化されたファインチューニングされた生成テキストモデルです。Metaによって開発され、自然言語処理タスクに対する高度な機能を提供し、商業および研究アプリケーションの両方に適しています。

GPT-2

AI モデル

英語のテキスト生成のために設計された事前学習済みのトランスフォーマーモデルです。因果言語モデルの目的を利用し、プロンプトに基づいて一貫したテキストを生成する能力があり、さまざまな自然言語処理タスクに役立ちます。GPT-2は、英語のテキスト生成のために設計された事前学習済みのトランスフォーマーモデルです。因果言語モデルの目的を利用し、プロンプトに基づいて一貫したテキストを生成する能力があり、さまざまな自然言語処理タスクに役立ちます。

d3-turbo

AI モデル

vLLMセマンティックルーターからの高度な27Bマルチモーダル意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像、動画を処理して確率を伴う回答を提供し、効率的な意思決定能力を提供します。d3-turboは、vLLMセマンティックルーターからの高度な27Bマルチモーダル意思決定モデルです。テキスト、JSON、画像、動画を処理して確率を伴う回答を提供し、効率的な意思決定能力を提供します。

Mistral-7B-v0.1

AI モデル

70億のパラメータを持つ事前学習済みの生成テキストモデルで、オープンソースを通じて人工知能を進化させることを目的としています。さまざまなベンチマークでLlama 2 13Bを上回り、自然言語処理タスクにおいて強力なツールとなっています。Mistral-7B-v0.1は、70億のパラメータを持つ事前学習済みの生成テキストモデルで、オープンソースを通じて人工知能を進化させることを目的としています。さまざまなベンチマークでLlama 2 13Bを上回り、自然言語処理タスクにおいて強力なツールとなっています。

SelfJev

AI アプリ

テキストと画像を構造化された意思決定に変換する自己ホスト型の意思決定モデルです。型付きの回答、共有接頭辞推論を提供し、実験のオープンな記録を維持しながら、自分のインフラストラクチャ上で実行することでデータプライバシーを確保します。SelfJevは、テキストと画像を構造化された意思決定に変換する自己ホスト型の意思決定モデルです。型付きの回答、共有接頭辞推論を提供し、実験のオープンな記録を維持しながら、自分のインフラストラクチャ上で実行することでデータプライバシーを確保します。