# 英文テキスト生成

UniReason-Qwen3-14B-RL は量子化された多領域適用モデルで、特にテキスト生成と数学推理タスクに長けています。

BrtGPT-124M-Baseは大量の英文コーパスを用いて事前学習された基礎モデルで、無料で利用でき、オープンソースモデルの使用が煩雑で処理能力要求が高いという問題を解決しました。

GPT-2はOpenAIによって開発されたオープンソースの言語モデルで、Transformerアーキテクチャに基づいており、一貫性のあるテキストを生成できます。

このモデルはcanopylabs/orpheus-3b-0.1-ftから変換されたGGUF形式モデルで、テキスト生成タスクに適しています。

UnslothとHuggingface TRLライブラリでトレーニングされたLlamaモデル、推論速度が2倍向上

Qwen/QwQ-32Bの4ビット量子化バージョンで、BitsAndBytesライブラリを使用して実装されており、リソースが制限された環境でのテキスト生成タスクに適しています。

UnslothとHuggingface TRLライブラリでトレーニングされたLlamaモデル、推論速度が2倍向上

これはmistralai/Mistral-Small-24B-Instruct-2501モデルの4ビット量子化バージョンで、ConfidentialMind.comによって量子化され、より小さく、より高速なモデルを実現し、性能の損失は極めて小さいです。

unsloth/Qwen2-7B-Instructをファインチューニングした命令追従モデルで、UnslothとTRLライブラリを使用してトレーニングされ、速度が2倍向上

これはNanoLM-1B-Instruct-v2を基にGGUF形式に変換されたモデルで、テキスト生成タスクに適しています。

NanoLM-1B-Instruct-v1.1は10億パラメータ規模の小型インストラクションチューニング言語モデルで、多分野の英文テキスト生成タスクをサポートします。

Mini-Magnum-12B-V1.1はintervitens/mini-magnum-12b-v1.1ベースモデルに基づいて構築されたテキスト生成モデルで、英文をサポートし、特定の量子化方式を採用しています。

これは4ビット量子化された1億3500万パラメータの小型言語モデルで、リソースが限られた環境でのテキスト生成タスクに適しています。

Athena-70B-L3は70Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、英文テキスト生成タスクをサポートし、パラメータ効率的なファインチューニング技術を採用しています。

これはGPT-2アーキテクチャに基づく774Mパラメータの言語モデルで、FineWebデータセットの1500億トークンでトレーニングされています。

Chewy-Lemon-Cookie-11B は Mistral アーキテクチャに基づく110億パラメータの大規模言語モデルで、テキスト生成とロールプレイタスクに特化しています。

Shot2Story-20Kは、入力された画像を一貫性のあるテキスト記述や物語に変換できる、画像からテキストを生成するモデルです。

SlimPajama-627Bデータセットでトレーニングされたテキスト生成モデルで、網膜ネットワークアーキテクチャを採用しています。

Matter 7BはMistral 7Bをファインチューニングしたモデルで、テキスト生成タスク向けに設計されており、対話型インタラクションと関数呼び出しをサポートします。

これはDoctor-Shotgun/lzlv-limarpv3-l2-70bモデルの静的量子化バージョンで、さまざまなニーズに対応するために複数の量子化オプションを提供しています。

LiteLlamaはMeta AIのLLaMa 2の簡素化版で、4.6億パラメータのみを含み1兆トークンで訓練されたオープンソース言語モデル

Rose 20BはLLaMAアーキテクチャに基づく20Bパラメータの大規模言語モデルで、Alpacaスタイルの命令テンプレートを採用し、テキスト生成タスクに適しています。

Opus V0 7BはDreamGenによって開発されたMistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータの言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。

TinyLlama-1.1Bをファインチューニングした軽量対話モデルで、Alpacaデータセットを使用して訓練され、英文テキスト生成タスクに適しています

Yarn Mistral 7B 128Kは、長文コンテキストに最適化された先進的な言語モデルで、YaRN拡張手法を用いて長文コンテキストデータで追加事前学習を行い、128kトークンのコンテキストウィンドウをサポートします。

これはTinyStories V2データセットで事前学習された小型GPT-2モデルで、300万のトレーニング可能なパラメータを持ち、優れたテキスト生成の一貫性を示します。

HermesデータセットでファインチューニングされたPhi-1.5モデル、主にテキスト生成タスクに使用

Mythalion 13BはPygmalionAIが開発した13Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、Llamaアーキテクチャを基盤としており、テキスト生成と命令追従タスクに特化しています。

qCammel 70はLlama 2アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、augtomaによって開発され、TheBlokeによって量子化処理されました。このモデルはテキスト生成タスクに特化しており、さまざまなハードウェア要件に対応するために複数の量子化バージョンを提供しています。

Googleのflan-t5-baseモデルをsamsum対話要約データセットでファインチューニングしたテキスト生成モデルで、対話要約タスクに優れています

GPT-Neo 125Mは、GPT - 3アーキテクチャに基づくTransformerモデルで、EleutherAIによって開発され、パラメータ数は1億2500万で、主に英語のテキスト生成タスクに使用されます。

GPT - Neo 1.3BはEleutherAIによって開発された13億パラメータの自己回帰型言語モデルで、GPT - 3アーキテクチャに基づいて設計され、テキスト生成タスクに長けています。