# Llamaアーキテクチャ

Llamaアーキテクチャに基づく5億パラメータのテキスト生成モデルで、ストーリー作成のために特別に設計されています。

Llamaアーキテクチャに基づく3Bパラメータの言語モデルで、様々なハードウェア要件に対応する複数量化バージョンを提供

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

これはslim-orpheus-3b-JAPANESE-ftモデルを変換したGGUF形式のモデルで、日本語テキスト処理に特化して最適化されています。

これはLlamaアーキテクチャに基づく70Bパラメータの大規模言語モデルで、6ビット量子化処理が施され、テキスト生成タスクに適しています。

これはデバッグ用のミニチュアモデルで、ランダム初期化されており、meta-llamaのLlama-4-Maverick-17B-128E-Instructモデルに基づいて設定されています。

無言はコンパクトなオープンソースのテキストからセマンティックモデル（10億パラメータ）で、従来のテキスト読み上げ（TTS）モデルに依存せずに、オーディオを直接離散的なセマンティックタグに変換することを目的としています。

TinyStories-656Kは、物語生成に特化した軽量級のTransformer言語モデルで、約600kのパラメータのみを使用しています。

Llama-3はTransformerアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、英語の言語処理をサポートしています。

このモデルはFineWebアブレーション研究の一部で、パラメータ数は18.2億、Llamaアーキテクチャを基にし、FineWeb-Eduデータセットでトレーニングされ、英文テキスト補完タスクに適しています。

Orcamaid v3 13B 32KはLlamaアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、32Kのシーケンス長をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Finance LLMは金融分野に特化した言語モデルで、Llamaアーキテクチャを基盤とし、OpenOrca、Lima、WizardLMなどのデータセットでファインチューニングされています。

Med42 70Bはアラブ首長国連邦のM42 Healthが開発した医療アシスタントモデルで、医療健康分野のテキスト生成タスクに特化しています。

これは韓国語から英語への翻訳ツールで、AIHUBの口語翻訳データセットでトレーニングされています。

Llamaアーキテクチャで再構築された最初のTinyStories-1Mバージョンで、子供向けストーリー生成を目的としたコンセプト検証モデル