Sarvam-Prism

GLiDE 27B

LLM

Fastino에서 개발한 270억 개의 매개변수를 가진 의사결정 모델입니다. 이 모델은 텍스트, JSON 및 선택적 이미지를 포함하는 상태를 처리하여 각 옵션에 대한 확률로 입력된 질문에 답변합니다. 이 모델은 분류, 라우팅 및 점수 매기기 작업에 적합하며, 다양한 의사결정 응용 프로그램을 위해…GLiDE 27B는 Fastino에서 개발한 270억 개의 매개변수를 가진 의사결정 모델입니다. 이 모델은 텍스트, JSON 및 선택적 이미지를 포함하는 상태를 처리하여 각 옵션에 대한 확률로 입력된 질문에 답변합니다. 이 모델은 분류, 라우팅 및 점수 매기기 작업에 적합하며, 다양한 의사결정 응용 프로그램을 위해…

d3-ultra

AI 모델

vLLM Semantic Router의 27B 다중 모달 결정 모델입니다. 텍스트, JSON, 이미지 및 비디오를 처리하여 확률로 질문에 답변합니다. 복잡한 의사 결정 작업에 적합하며, 질문당 최대 131,072 토큰을 지원하고 테스트를 위한 무료 API를 제공합니다.d3-ultra는 vLLM Semantic Router의 27B 다중 모달 결정 모델입니다. 텍스트, JSON, 이미지 및 비디오를 처리하여 확률로 질문에 답변합니다. 복잡한 의사 결정 작업에 적합하며, 질문당 최대 131,072 토큰을 지원하고 테스트를 위한 무료 API를 제공합니다.

XLM-RoBERTa Base

AI 모델

100개 언어에 걸쳐 2.5TB의 데이터로 사전 훈련된 다국어 모델입니다. 시퀀스 분류 및 토큰 분류와 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다양한 자연어 처리 애플리케이션에 유용한 도구입니다.XLM-RoBERTa는 100개 언어에 걸쳐 2.5TB의 데이터로 사전 훈련된 다국어 모델입니다. 시퀀스 분류 및 토큰 분류와 같은 작업에서 뛰어난 성능을 발휘하여 다양한 자연어 처리 애플리케이션에 유용한 도구입니다.

Llama-2-7b-chat-hf

AI 모델

대화 사용 사례에 최적화된 미세 조정된 생성 텍스트 모델입니다. Meta에서 개발하였으며, 자연어 처리 작업을 위한 고급 기능을 제공하여 상업적 및 연구 응용 프로그램 모두에 적합합니다.Llama-2-7b-chat-hf는 대화 사용 사례에 최적화된 미세 조정된 생성 텍스트 모델입니다. Meta에서 개발하였으며, 자연어 처리 작업을 위한 고급 기능을 제공하여 상업적 및 연구 응용 프로그램 모두에 적합합니다.

GPT-2

AI 모델

영어 텍스트 생성을 위해 설계된 사전 훈련된 변환기 모델입니다. 인과 언어 모델링 목표를 활용하며, 프롬프트에 기반하여 일관된 텍스트를 생성할 수 있어 다양한 자연어 처리 작업에 유용합니다.GPT-2는 영어 텍스트 생성을 위해 설계된 사전 훈련된 변환기 모델입니다. 인과 언어 모델링 목표를 활용하며, 프롬프트에 기반하여 일관된 텍스트를 생성할 수 있어 다양한 자연어 처리 작업에 유용합니다.

d3-turbo

AI 모델

vLLM Semantic Router의 고급 27B 다중 모달 의사 결정 모델입니다. 텍스트, JSON, 이미지 및 비디오를 처리하여 확률과 함께 질문에 답변하며 효율적인 의사 결정 기능을 제공합니다.d3-turbo는 vLLM Semantic Router의 고급 27B 다중 모달 의사 결정 모델입니다. 텍스트, JSON, 이미지 및 비디오를 처리하여 확률과 함께 질문에 답변하며 효율적인 의사 결정 기능을 제공합니다.

Mistral-7B-v0.1

AI 모델

70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.Mistral-7B-v0.1은 70억 개의 매개변수를 가진 사전 훈련된 생성 텍스트 모델로, 오픈 소스를 통해 인공지능을 발전시키기 위해 설계되었습니다. 다양한 벤치마크에서 Llama 2 13B를 능가하여 자연어 처리 작업을 위한 강력한 도구입니다.

SelfJev

AI 앱

텍스트와 이미지를 구조화된 결정으로 변환하는 자체 호스팅 결정 모델입니다. 유형화된 답변, 공유 접두사 추론을 제공하며, 실험의 개방 기록을 유지하면서 사용자의 인프라에서 실행되어 데이터 프라이버시를 보장합니다.SelfJev는 텍스트와 이미지를 구조화된 결정으로 변환하는 자체 호스팅 결정 모델입니다. 유형화된 답변, 공유 접두사 추론을 제공하며, 실험의 개방 기록을 유지하면서 사용자의 인프라에서 실행되어 데이터 프라이버시를 보장합니다.