# 70B大規模パラメータ

Llama-3.3-70B-Instructをベースに構築されたMagnum最終イテレーションバージョンで、複数のrsLoRA微調整バージョンを統合し、Claude 3 Sonnet/Opusシリーズモデルの文体と品質をシミュレートします。

Llama 3.3 SwallowはMeta Llama 3.3モデルを基に継続的事前学習を行った大規模言語モデル(70B)で、日本語能力を強化しつつ元の英語能力を保持しています。

LatxaはLlama-3.1ベースの70Bパラメータのバスク語大規模言語モデルで、命令微調整とFP8量子化を施し、バスク語最適化のために設計されています

Meta-Llama-3.3-70B-Instructを基盤とした大規模言語モデルで、教師あり微調整により最適化され、LLMが生成する応答の有用性フィードバックを評価するために設計されています。

Tango-70B-Instructは、スペイン語地域の言語性能を向上させるために設計された大型言語モデルです。

Llama-3.3-70B-InstructのAWQ 4ビット量子化バージョンで、Meta AIによって開発され、複数の言語をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Dolphin 2.9 Llama3 70BのAWQ量子化バージョンで、vllmやその他の推論エンジンに適しています。

CodeLlama 70B PythonはPythonプログラミング言語に特化した大規模言語モデルで、Llama 2アーキテクチャを基にしており、コード生成と補完タスクに最適化されています。

Llama2 70Bを基に開発されたドイツ語大規模言語モデル、ドイツ語ビジネスシーンに特化

SynthIA（合成知能エージェント）はOrcaスタイルのデータセットでトレーニングされたLLama-2-70Bモデルで、命令追従と長い会話に優れています。

UpstageがLLaMA-2を基に微調整した大規模言語モデルで、HuggingFaceのオープン大規模言語モデルランキングで優れた性能を発揮し、長文処理をサポート