OpenCity

交通予測のためのオープンソース時空間基礎モデル

一般製品生産性交通予測時空間モデル

OpenCityは、交通予測分野に特化したオープンソースの時空間基礎モデルです。Transformerアーキテクチャとグラフニューラルネットワークを統合することで、交通データにおける複雑な時空間依存関係を効果的に捉え、標準化し、様々な都市環境へのゼロショット汎化を実現します。大規模かつ異種混合の交通データセットで事前学習を行い、豊富で汎化可能な表現を獲得しており、様々な交通予測シナリオにシームレスに適用可能です。

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OpenCity — 交通予測のためのオープンソース時空間基礎モデル

Google Vision Transformer — Transformerに基づく画像認識モデル

QwQ-32B — QwQ-32Bは、複雑な問題解決とテキスト生成のために設計された、強力な推論モデルであり、優れたパフォーマンスを発揮します。

ART — 可変多層透明画像生成のための匿名領域変換技術です。

MoBA — MoBAは、長文コンテキストに対応した混合ブロックアテンション機構であり、大規模言語モデルの効率化を目的としています。

Magma — Magmaは、多様なモーダル入力の理解と実行が可能な基礎モデルであり、複雑なタスクや環境で使用できます。

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1Bは、統一的な多様なモダリティを理解し生成する自己回帰フレームワークです。

ViTPose — TransformerベースのViTPoseモデル群

ModernBERT-large — 高性能の双方向エンコーダーTransformerモデル

ModernBERT — ModernBERTは、卓越した性能を誇る次世代エンコーダーモデルです。

ModernBERT-base — 長文テキストを効率的に処理する双方向エンコーダーモデル

Meta Llama 3.3 — 70Bパラメーターの多言語大規模事前学習言語モデル

Llama-3.3-70B-Instruct — 70億パラメーターの多言語大規模言語モデル

Aria-Base-64K — 多モーダルネイティブMixture-of-Expertsモデル

OLMo 2 13B — 高性能の英語学術ベンチマーク言語モデル

ViTLP — ドキュメントインテリジェンスのための、視覚誘導型テキストレイアウト生成事前学習モデル

Star-Attention — 効率的な長系列大型言語モデル推論技術

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int4 — 32億パラメーターのオープンソースコード生成言語モデル

Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct — Qwen2.5-Coderシリーズの指示微調整済み0.5Bパラメータコード生成モデル

Qwen2.5-Coder-3B — Qwen2.5-Coderシリーズの3Bパラメータモデル。コード生成と理解に特化しています。

Qwen2.5-Coder 技術レポート — Qwen2.5-Coderシリーズ技術レポート

MobileLLM-1B — Metaが開発した10億パラメーター以下の言語モデルで、デバイス上での利用に適しています。

MobileLLM-600M — デバイス向けアプリケーション用に設計された、効率的に最適化された6億パラメーターの言語モデル。

MobileLLM-350M — デバイス向けに設計された、効率的に最適化された10億パラメーター未満の言語モデル

オアシス — TransformerベースのリアルタイムオープンワールドAIモデル

Aya Expanse-8b — 23言語に対応した大規模言語モデル

SLM_Survey — 小型言語モデル調査、計測、および洞察

Llama-3.2-1B — 多言語大規模言語モデル

OLMoE — 1.3億の活性パラメーターを持つ、オープンソースのエキスパート混合言語モデルです。

Bailing-TTS — 高品質な中国語方言音声生成のための、大規模テキスト音声変換モデル。