# オープンソース商用ライセンス

Gervásio 8B PTPTはポルトガル語向けのオープンソースデコーダーモデルで、LLaMA 3.1 8B Instructを微調整したもので、強力なテキスト生成能力を備えています。

Meta Llama 3.1シリーズの多言語大規模言語モデルで、8Bパラメータ規模を含み、多言語対話ユースケースに最適化され、8言語をサポートします。

Kokoroは8200万パラメータのオープンソーステキスト音声合成モデルで、軽量アーキテクチャながら大規模モデルに匹敵する音質を実現し、生成速度を向上させ計算コストを削減します。

これはMetaがリリースしたLlama 3.2シリーズの10億パラメータ命令ファインチューニングモデルで、GGUF形式に変換されllama.cppでの使用が容易

Meta-Llama-3.1-8B-Instructアーキテクチャに基づく先進的な報酬モデルで、複雑なシナリオにおける選好問題の処理に優れています

通義千問Qwen2シリーズの大規模言語モデルで、5億から720億パラメータまでの複数のパラメータ規模のモデルが含まれ、命令調整をサポートしています。

Databricksが開発したエキスパート混合(MoE)大規模言語モデルで、少ないターン数の対話シナリオに特化

完全にオープンソースで商用利用可能な中国語版Llama2モデル及び中英監視ファインチューニングデータセット。入力形式はllama-2-chat標準に厳密に準拠し、オリジナルのllama-2-chatモデル向けの全ての最適化手法と完全互換。

Metaがオープンソース化した700億パラメータの対話最適化大規模言語モデルで、安全性と実用性において主要なクローズドソースモデルに匹敵

Llama 2はMetaが開発したオープンソース大規模言語モデルシリーズで、70億から700億パラメータ規模をカバーし、英語テキスト生成タスクをサポートします。

書生・浦語は実用シーン向けに70億パラメータの基盤モデルをオープンソース化し、兆単位の高品質コーパスで訓練され、強力な知識体系を構築し、多様なツールセットを提供してユーザーが柔軟にワークフローをカスタマイズできるようにサポートします。

百川-7Bは百川智能が開発したオープンソースの大規模事前学習言語モデルで、Transformerアーキテクチャを基に70億のパラメータを持ち、中英バイリンガルのコーパスで訓練され、4096のコンテキストウィンドウをサポートしています。