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効率的な微調整最適化

# 効率的な微調整最適化

Llama 3.3 70b Instruct Deepseek Distilled GGUF
Apache-2.0
unsloth/Llama-3.3-70B-Instruct-bnb-4bitをベースに微調整された多言語テキスト生成モデルで、英語、スペイン語、ラテン語、アラビア語、フランス語をサポートします。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
ykarout
202
1
Philosophy Model
Apache-2.0
これはUnslothとHuggingface TRLライブラリで最適化されたMistral-7B命令微調整モデルで、トレーニング速度が2倍向上しました
大規模言語モデル Transformers 英語
P
raak-16
54
2
Llama 3.2 11B Vision OCR
Apache-2.0
Unslothで最適化されたLlama 3.2-11B視覚命令モデル、4ビット量子化バージョン、トレーニング速度2倍向上
大規模言語モデル Transformers 英語
L
Swapnik
80
1
Coder GRPO 3B
Apache-2.0
Qwen2.5-3B-Instructをベースに微調整された多言語テキスト生成モデルで、13の言語をサポートし、トレーニング速度が2倍に向上します。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
C
yasserrmd
1,768
2
Llama 3.2 11B Vision Radiology Mini
Apache-2.0
unsloth/Llama-3.2-11B-Vision-Instructを微調整した放射線画像補助解読モデルで、最適化により実行速度が2倍向上
画像生成テキスト Transformers 英語
L
0llheaven
885
1
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大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
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scb10x
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16
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Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
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
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