# 低コスト高効率トレーニング

Open RS1
MIT
強化学習で強化された小型大規模言語モデルで、1.5Bパラメータモデルの推論能力向上に焦点
大規模言語モデル Transformers
O
knoveleng
6,229
4
Light R1 32B
Apache-2.0
Light-R1-32BはQwen2.5-32B-Instructをベースに訓練された数学コンペ専用モデルで、カリキュラム式SFTとDPO技術によりDeepSeek-R1-Distillを超える性能を実現、トレーニングコストはわずか1000ドル。
大規模言語モデル Transformers
L
qihoo360
1,082
83
Llama 3 8B Instruct Coder
Apache-2.0
Metaのllama-3-8b-instructモデルをベースに、65kのコードフィードバックデータセットと追加の15万件のコードフィードバック命令組み合わせデータセットでトレーニングされ、コード生成とフィードバックタスクに特化しています。
大規模言語モデル Transformers 英語
L
rombodawg
81
54
Jetmoe 8b Chat
Apache-2.0
JetMoE-8Bは効率的なオープンソースの大規模言語モデルで、10万ドルの低コストでトレーニングされ、LLaMA2-7Bの性能を超え、推論時には22億パラメータのみを活性化します
大規模言語モデル Transformers
J
jetmoe
26
29
Vit Bigg 14 CLIPA 336 Datacomp1b
Apache-2.0
CLIPA-v2モデル、効率的な対比式画像テキストモデルで、ゼロショット画像分類タスクに特化
テキスト生成画像
V
UCSC-VLAA
259
4
Vit H 14 CLIPA Datacomp1b
Apache-2.0
CLIPA-v2モデル、効率的なコントラスト型画像テキストモデルで、ゼロショット画像分類タスク向けに設計されています。
テキスト生成画像
V
UCSC-VLAA
65
1
Vit H 14 CLIPA 336 Laion2b
Apache-2.0
CLIPA-v2モデル、laion2B-enデータセットでトレーニングされ、ゼロショット画像分類タスクに特化
テキスト生成画像
V
UCSC-VLAA
74
4
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