# オープンドメインQA

OpenRS3-GRPO-jaはSakanaAI/TinySwallow-1.5B-Instructモデルを日本語数学指示データセットでファインチューニングしたバージョンで、GRPO手法を用いてトレーニングされ、数学推論タスクに特化しています。

Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instructを微調整したバージョンで、TRLフレームワークとGRPOアルゴリズムを使用してトレーニング

HomerSlerp6-7Bの強力なファインチューニングAIモデルをベースに、複数のQwen2.5-7Bシリーズモデルを融合し、高い適応性、深い知識、魅力的なインタラクション体験を提供

因果言語モデリング(CLM)アーキテクチャに基づく対話AIで、自然言語インタラクション向けに設計されており、一貫性があり文脈に合った応答を生成できます。

StrangeMerges_17-7B-dare_tiesは、LazyMergekitを使用してGille/StrangeMerges_16-7B-slerpとGille/StrangeMerges_12-7B-slerpの2つのモデルをdare_tiesマージ手法で統合したものです。

Blurdus-7b-v0.1はLazyMergekitを使用して3つの7Bパラメータモデルを統合したハイブリッドモデルで、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

101Mパラメータの軽量Llamaチャットモデル、smol_llama-101M-GQAを基に微調整され、対話生成タスクに適しています。

LLaMA 3B v2を基に開発された対話モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、オープン大規模モデルランキングで平均的な性能を示します。

これはarXiv論文2312.17090で公開されたマルチモーダルモデルで、テキストと視覚処理能力を備えている可能性があります

Llama 2アーキテクチャに基づく7Bパラメータの大規模言語モデル、DPOトレーニングで最適化され、中英文テキスト生成をサポート

orca_mini_13b は複数の高品質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、命令追従と対話タスクに特化しています。

CAMEL-33BはLLaMA-33Bを微調整した大規模言語モデルで、CAMELフレームワークの対話データ、ShareGPTの公開対話、Alpacaの命令データを統合し、マルチターン対話と命令理解に優れています。

このモデルは高性能なオープンドメインチャットボットで、質問、回答、知識提示、共感など複数の対話スキルを統合できます。

多機能な大規模言語モデルで、様々な自然言語処理タスクを処理可能（推論情報）

KoGPT2はSKT-AIによって開発された韓国語GPT-2モデルで、Transformerアーキテクチャに基づいており、さまざまな韓国語テキスト生成タスクに適しています。

DPR(密集パッセージ検索)はオープンドメイン質問応答研究のためのツールとモデルです。このモデルはBERTベースの質問エンコーダーで、Natural Questions(NQ)データセットでトレーニングされています。