メインコンテンツへスキップ
ToolPotion
AI アドバイザー
送信(無料)

グラナイトスイッチ 4.1 8B

LLM#13AIモデルとLLMオープンソース · Web

グラナイトスイッチ 4.1 8Bは、ベースモデル、複数のアダプター、およびエンコーダーを統合し、単一のエンドポイントから自然言語応答、意思決定、音声からテキストへの機能を提供するモジュラーLLMです。

URLを訪問
共有
グラナイトスイッチ 4.1 8B のスクリーンショット
グラナイトスイッチ 4.1 8B のスクリーンショット

グラナイトスイッチ 4.1 8Bは、モジュラーアプローチを通じてさまざまなタスクを処理するために設計された高度な大規模言語モデルです。ベースモデルと複数のアダプター、エンコーダーを組み合わせることで、自然言語処理、意思決定、音声からテキストへの機能をシームレスに切り替えることができます。このモデルは、チャットテンプレート内に埋め込まれた制御トークンを使用して、アダプターをオンデマンドでアクティブ化できる能力が特に注目されます。

続きを読む

ベースモデルであるibm-granite/granite-4.1-8bは、80億のパラメータと128Kトークンのコンテキスト長を特徴としています。英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、日本語など、複数の言語をサポートしています。モデルのアーキテクチャは、GQA、RoPE、SwiGLU、RMSNormなどの高度な技術を取り入れた密なデコーダー専用トランスフォーマーです。

グラナイトスイッチ 4.1 8Bには、一般的な意思決定機能を提供する意思決定aLoRAアダプターと、危害、冒涜、社会的偏見などの安全リスクを検出するguardian-core aLoRAアダプターの2つの主要なアダプターが含まれています。さらに、モデルは、迅速な転写タスクに最適化されたグラナイトスピーチ5.0 TurboCTCエンコーダーを介して埋め込まれた音声からテキストへの機能を備えています。

このモデルは、チャット、意思決定、音声転写を別々のサーバーなしでサポートする単一のホストエンドポイントを持ち、柔軟性と効率性を考慮して設計されています。Apache 2.0の下でライセンスされており、オープンアクセスと改変権を保証します。HuggingFace TransformersおよびvLLMバックエンドと互換性があり、幅広いアプリケーションにアクセス可能です。

グラナイトスイッチ 4.1 8Bは、異なるドメインで複雑なタスクを処理できる多用途のLLMを求める開発者や研究者に最適です。そのモジュラー設計とオープンソースの特性は、AI研究とアプリケーションの進展に貴重なツールとなります。

  • カテゴリーAIモデルとLLM
  • 料金モデルオープンソース
  • デプロイクラウド
  • プラットフォームWeb

  • モジュラーLLMアーキテクチャ

  • 80億のパラメータを持つベースモデル

  • 複数の言語をサポート

  • 意思決定アダプター

  • 安全検出アダプター

  • 埋め込まれた音声からテキストへのエンコーダー

  • 制御トークンによるアクティベーション

  • Apache 2.0ライセンス

  1. モデルページにアクセス: Hugging Faceモデルページを訪問

  2. 認証: アクセス資格情報を確認

  3. 設定: 希望するアダプターでモデルを設定

  4. プロンプトを送信: チャットテンプレートを使用して対話

  5. ファインチューニング: 必要に応じてモデルパラメータを調整

  • 多言語チャット
  • 意思決定支援
  • 音声転写
  • 安全監視
  • AI研究

IBM の製品

グラナイトスイッチ 4.1 8B のレビュー

読み込み中...

グラナイトスイッチ 4.1 8B に似た人気のAIツール

Apertus 1.5は、多言語対応のマルチモーダル言語モデルのファミリーであり、幅広い言語とコンテキストをサポートするように設計されています。オープンソースアクセスと改善された推論能力を提供し、多様なAIアプリケーションに適しています。

AIモデルとLLM
ツールを見る

多言語対応のマルチモーダル言語モデルのファミリーであり、幅広い言語とコンテキストをサポートするように設計されています。オープンソースアクセスと改善された推論能力を提供し、多様なAIアプリケーションに適しています。Apertus 1.5は、多言語対応のマルチモーダル言語モデルのファミリーであり、幅広い言語とコンテキストをサポートするように設計されています。オープンソースアクセスと改善された推論能力を提供し、多様なAIアプリケーションに適しています。

AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

SmolLM3は、3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。

AIモデルとLLM

LLMで第45位

ツールを見る

3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。SmolLM3は、3Bパラメータの言語モデルであり、小型モデルの限界を押し広げることを目的としています。デュアルモード推論、6言語、長いコンテキスト処理をサポートし、3B–4Bスケールで強力なパフォーマンスを提供します。

AIモデルとLLM
LLMで第45位

Mistral-7B-Instruct-v0.3は、指示的なタスクのために微調整された大規模言語モデルです。関数呼び出しと拡張された語彙をサポートしており、さまざまなアプリケーションに対応しています。

AIモデルとLLM
ツールを見る

指示的なタスクのために微調整された大規模言語モデルです。関数呼び出しと拡張された語彙をサポートしており、さまざまなアプリケーションに対応しています。Mistral-7B-Instruct-v0.3は、指示的なタスクのために微調整された大規模言語モデルです。関数呼び出しと拡張された語彙をサポートしており、さまざまなアプリケーションに対応しています。

AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

AliceAI-Foundation-80B-A3B-Baseは、ハイブリッドアーキテクチャとMoEレイヤーを備えた基盤となる言語モデルで、80億のパラメータを持っています。事実に基づく知識タスクに優れ、特にロシア語において高い性能を発揮し、最大262,144トークンのコンテキスト長をサポートします。

AIモデルとLLM

LLMで第29位

ツールを見る

ハイブリッドアーキテクチャとMoEレイヤーを備えた基盤となる言語モデルで、80億のパラメータを持っています。事実に基づく知識タスクに優れ、特にロシア語において高い性能を発揮し、最大262,144トークンのコンテキスト長をサポートします。AliceAI-Foundation-80B-A3B-Baseは、ハイブリッドアーキテクチャとMoEレイヤーを備えた基盤となる言語モデルで、80億のパラメータを持っています。事実に基づく知識タスクに優れ、特にロシア語において高い性能を発揮し、最大262,144トークンのコンテキスト長をサポートします。

AIモデルとLLM
LLMで第29位

Laguna M.1は、エージェントコーディングと長期タスクのために設計された225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。

AIモデルとLLM

LLMで第36位

ツールを見る

エージェントコーディングと長期タスクのために設計された225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。Laguna M.1は、エージェントコーディングと長期タスクのために設計された225BパラメータのMixture-of-Expertsモデルです。高容量の専門家ルーティングとグローバルアテンションアーキテクチャを特徴としており、さまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを発揮します。

AIモデルとLLM
LLMで第36位

HRM-Text-1Bは、Sapient Intelligenceによって開発された10億パラメータの言語モデルです。階層的推論モデルアーキテクチャに基づいて構築されており、高度なNLPタスクに対応するために、効率的な計算のための二重時間スケール再帰アーキテクチャを提供します。

AIモデルとLLM
ツールを見る

Sapient Intelligenceによって開発された10億パラメータの言語モデルです。階層的推論モデルアーキテクチャに基づいて構築されており、高度なNLPタスクに対応するために、効率的な計算のための二重時間スケール再帰アーキテクチャを提供します。HRM-Text-1Bは、Sapient Intelligenceによって開発された10億パラメータの言語モデルです。階層的推論モデルアーキテクチャに基づいて構築されており、高度なNLPタスクに対応するために、効率的な計算のための二重時間スケール再帰アーキテクチャを提供します。

AIモデルとLLM
LLM トップ50を見る

Spark-X2.5-4Bは、効率性とアクセス性を考慮して設計されたコンパクトな汎用言語モデルです。200以上の言語をサポートし、会話、執筆、コーディングなどのタスクに優れ、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウを持っています。

AIモデルとLLM

LLMで第24位

ツールを見る

効率性とアクセス性を考慮して設計されたコンパクトな汎用言語モデルです。200以上の言語をサポートし、会話、執筆、コーディングなどのタスクに優れ、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウを持っています。Spark-X2.5-4Bは、効率性とアクセス性を考慮して設計されたコンパクトな汎用言語モデルです。200以上の言語をサポートし、会話、執筆、コーディングなどのタスクに優れ、最大1Mトークンのコンテキストウィンドウを持っています。

AIモデルとLLM
LLMで第24位

Inkling-Smallは、テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。

AIモデルとLLM

LLMで第27位

ツールを見る

テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。Inkling-Smallは、テキスト、画像、音声入力を処理してテキスト出力を生成する多用途のマルチモーダルモデルです。開放された重みを持ち、研究や統合をサポートし、チャットボットやコーディングアシスタントなどのAIアプリケーションの開発を支援します。

AIモデルとLLM
LLMで第27位
1 / 8