# 構造化JSON出力

通義千問が提供するマルチモーダル大規模モデルで、画像とテキストの生成、および128kの長コンテキスト処理をサポートし、多言語能力を備えています。

Qwen2.5 VL 7B Instruct量子化モデルは強力なマルチモーダルモデルで、画像とテキストの入力をサポートし、テキスト出力を生成し、多くの分野で広範な応用価値を持っています。

Nous ResearchがAtropos強化学習フレームワークで微調整した実験的モデルで、Llama-3.1 8Bモデルの推論モードにおけるツール呼び出し性能の向上に焦点を当てています

Qwen2.5 VL 32B InstructはQwenが開発したマルチモーダル大規模言語モデルで、視覚と言語タスクをサポートし、強力な画像理解とテキスト生成能力を備えています。

ビジュアル言語モデルで、小切手画像から構造化された金融情報を抽出し、小切手番号、受取人、金額、発行日などの重要な情報を含むJSON形式の出力を生成することに特化しています。

Phi - 3 - mini - 128k - instruct - graphは、マイクロソフトのPhi - 3 - mini - 128k - instructの微調整バージョンで、一般的なテキストデータからエンティティ関係を抽出するために特別に設計されています。

Hermes-2 Θ Llama-3 8Bは、Hermes 2 ProとMetaのLlama-3 Instructの長所を組み合わせた強力なモデルで、様々なタスクで優れた性能を発揮し、複数のプロンプト形式と機能呼び出しをサポートします。

Llama 2はMetaが開発した70億パラメータの対話最適化大規模言語モデルで、このバージョンは関数呼び出し機能を拡張し、構造化JSON形式のレスポンスをサポート

fLlama 2はLlama 2モデルに関数呼び出し機能を拡張し、関数名とパラメータを含む構造化JSONレスポンスを返します。このバージョンはGPTQ手法でトレーニングされ、高速な推論と良好な精度を提供します。