# 合成データによる訓練

Qwen2.5-72Bをベースに微調整された大規模言語モデルで、テキスト生成と命令追従タスクに特化しています。

Phi-3.5はMicrosoftによって開発された、Phi-3アーキテクチャに基づく高度な大規模言語モデルで、高品質で推論に富んだデータに焦点を当て、128Kトークンのコンテキスト長をサポートしています。

Depth Anything V2を基に、屋内計量深度推定タスク向けにファインチューニングされたモデル。合成データセットHypersimで訓練され、transformersライブラリと互換性があります。

StyleDistanceは、内容に影響されずに、書き方のスタイルが似たテキストを近くに埋め込み、異なるスタイルのテキストを遠くに埋め込むことを目的としたスタイル埋め込みモデルです。

Gemmaは、高品質なデータセットを基に訓練された、高度なオープンソースモデルで、さまざまなコンテキスト長の要件に対応しています。

mT5-largeアーキテクチャに基づくロシア語と英語のスペルチェックモデルで、単語を正規化することでスペルミスやタイプミスを修正します。

BART-largeアーキテクチャに基づく自動复述モデルで、ParaBank 2データセットを使って訓練され、高品質の英語文の复述を生成できます。