Ganymede Llama 3.3 3B Preview
Llama-3.2-3B-Instructアーキテクチャに基づく推論強化モデルで、数学分析、論理的推論、構造化データ理解に優れています。
ダウンロード数 29
リリース時間 : 3/23/2025
モデル概要
このモデルはLlama Instructシリーズの高品質な合成データセットで微調整されており、強化された推論能力と改善された数学分析性能を備え、複雑な推論タスク、指示の追従、テキスト生成に適しています。
モデル特徴
強化推論の解放
強化された多段階問題解決、論理的導出、文脈分析能力
数学と分析の卓越性
数学問題解決、定理証明、複雑な数値分析能力の大幅な向上
精密な指示追従
構造化された応答(JSON/XML/Markdown)や長文(4000+トークン)を生成可能
拡張された長文脈サポート
128Kトークンの処理をサポート、長文の記憶と一貫性が大幅に向上
高度な適応性
ロールプレイ、多段階対話、多様なシステムプロンプトシナリオで優れたパフォーマンス
多言語精通
英語、中国語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語など20以上の言語をサポート
モデル能力
テキスト生成
論理的推論
数学分析
コード生成
構造化データ処理
多言語翻訳
長文生成
使用事例
高度な論理分析
多段階問題解決
多段階推論を必要とする複雑な問題に適用
詳細な推論プロセスと解決策を提供
数学計算強化
定理証明
数学定理の証明と導出に優れる
詳細な証明ステップと論理チェーンを生成
コード生成デバッグ
最適化コード生成
最適化コードを生成しプログラムエラーを検出
開発効率とコード品質を向上
構造化データ処理
JSON/XML処理
表/JSONなどの構造化フォーマットのデータアプリケーションを効率的に処理
構造化データの生成と解析
多言語推論翻訳
グローバルAIアプリケーション
20以上の言語の推論と翻訳をサポート
多言語での高品質な応答を提供
長文生成
技術文書生成
技術文書、研究論文、操作ガイド、詳細レポートの生成に適している
一貫性があり詳細な長文コンテンツを生成
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大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
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対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98