# Llama3ファインチューニング

MiniThinky 1BはLlama-3.2-1B-InstructをファインチューニングしたAIアシスタントモデルで、回答前に思考プロセスを表示する特徴があります

微調整された Llama 3.2 (3B) に基づく会話要約モデルで、会話の簡潔な要約を生成するために特別に設計されています。

Llama-3-8B-Instructをファインチューニングしたマルチモーダルバイオメディカルモデルで、テキストと画像処理をサポートし、バイオメディカル分野の研究と臨床応用に適しています。

AIバーチャルYouTuber板板モデル、NTNU VLSIサークル専用に設計されたバーチャルYouTuberアシスタントで、画像テキストからテキストへの変換能力を有します。

Meta-Llama-3.1-8B-Instructをファインチューニングしたメンタルヘルステキスト分類モデルで、抑うつや不安などの心理状態を識別可能

Llama-3-8Bをファインチューニングした金融テキスト感情分析モデル、ポジティブ/ニュートラル/ネガティブの三分類をサポート

nephra v1 はロールプレイ会話専用に設計されたモデルで、ロールプレイと命令スタイルのデータセットでトレーニングされています。

TabuLa-8Bはテーブルデータの予測（分類とビン回帰）のための基礎モデルで、Meta Llama 3を基に構築されています。

L3-Aethora-15B は Llama3 アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、特別な調整方法により対話能力を最適化し、拒否傾向を抑制し、より従順で促進的な対話の生成に特化しています。

Llama-3-8B-itでトレーニングされた英韓翻訳モデルで、英語の命令データセットの翻訳に特化しています。

OpenChat 3.6はLlama 3-8Bをファインチューニングしたオープンソース言語モデルで、8Bパラメータ規模において最高の性能を発揮し、Llama-3-8B-Instruct及び全てのオープンソースファインチューニング/マージモデルを凌駕しています。

John Snow Labsによって開発された医療分野向け大規模言語モデル、Meta-Llama-3-8Bを基に教師ありファインチューニング(SFT)を実施

このモデルはmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instructを基にファインチューニングされ、関数呼び出しとJSONモードに特化しています。

Copus-2x8B は Llama-3-8B アーキテクチャを基にした混合エキスパートモデルで、dreamgen/opus-v1.2-llama-3-8b と NousResearch/Meta-Llama-3-8B-Instruct の2つのファインチューニングバージョンを組み合わせています。