kan-gpt

Kolmogorov-Arnoldネットワークを用いて実装された、事前学習済み生成変換器（GPTs）の言語モデルです。

一般製品プログラミング自然言語処理テキスト生成

kan-gptは、PyTorchベースのGenerative Pre-trained Transformers (GPTs)の実装であり、Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) を用いて言語モデリングを行います。このモデルは、特に長距離依存関係の処理において、テキスト生成タスクで潜在能力を示しています。自然言語処理分野に新たなモデルアーキテクチャを提供し、言語モデルの性能向上に貢献するという点で重要です。

Best AI Websites & Tools

kan-gpt

kan-gpt 最新のトラフィック状況

kan-gpt 訪問数の傾向

kan-gpt 訪問地理的分布

kan-gpt トラフィックソース

kan-gpt 代替品

kan-gpt — Kolmogorov-Arnoldネットワークを用いて実装された、事前学習済み生成変換器（GPTs）の言語モデルです。

OLMo-2-1124-7B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高度なテキスト生成モデルです。

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 700億パラメーターのテキスト生成モデル

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — 70億パラメーターのテキスト生成モデル

OLMo-2-1124-7B-RM — テキスト生成と分類に使用される大規模言語モデル

OLMo-2-1124-7B-SFT — 高性能英語テキスト生成モデル

OLMo-2-1124-13B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高性能英語言語モデル

dolmino-mix-1124 — OLMo2の第2段階トレーニング用、高品質データセット。

OLMo-2-1124-13B-Instruct — テキスト生成と対話に長けた、最適化された大規模言語モデルです。

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — 多様なタスクに対応可能な、高度なテキスト生成モデルです。

Llama-3.1-Tulu-3-70B — オープンソースのデータ、コード、およびガイドを提供する、最先端の指示に従うモデルファミリーです。

Qwen Turbo 1M デモ — Qwen Turbo 1M デモは、Qwenが提供するHugging Face Spaceです。

aya-101 — 多言語生成言語モデル

falcon-mamba-7b — 高性能な7Bパラメータ因果言語モデル

エントロピーベースサンプリング — エントロピーに基づくサンプリング技術により、モデル出力の多様性と精度を最適化します。

AI文章生成ツール — AI技術を活用した、高品質な文章を作成するオンラインツールです。

OLMoE-1B-7B — 高効率・オープンソースの大規模言語モデル

Data-Juicer — 大規模言語モデル向けの高品質データを提供する、ワンストップデータ処理システムです。

Gemma 2 2B — 軽量かつ高度な2Bパラメータのテキスト生成モデル。

Gemma-2-27b — 軽量で高度なオープンソースのテキスト生成モデル

Fugaku-LLM — Fugaku-LLMは、テキスト生成に特化した人工知能モデルです。

olmOCR — olmOCRは、LLMデータセットのトレーニングに使用するためにPDFを線形化するツールキットです。

s1-32B — s1は、Qwen2.5-32B-Instructを微調整した推論モデルであり、わずか1000サンプルでトレーニングされています。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

Finbar — 世界中の基礎金融データを迅速にモデルに統合し、現代の金融アナリストの効率的な業務を支援します。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、様々な推論と生成タスクに適した高性能テキスト生成モデルです。

InternLM3 — InternLM3は、テキスト生成に特化したモデル群であり、様々なニーズに対応するため複数の最適化バージョンを提供しています。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — 特定モデルに基づく量子化済み大規模言語モデルで、自然言語処理などのタスクに適しています。

検出前の模倣 (Imitate Before Detect) — 機械改変テキストの検出精度向上のため、機械の文体を模倣する高度な手法です。

CAG — リアルタイム検索を必要としない言語モデル拡張手法。知識キャッシュを事前にロードすることで、生成効率を向上させます。