# オープンドメイン対話

Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instructをベースにしたファインチューニング版で、TRLフレームワークとGRPOアルゴリズムでトレーニングされ、指示追従タスクに適しています。

Googleの基礎モデルに基づく、テキストまたは画像とテキストからテキストを生成するモデルで、GGUF形式をサポートしています。

Llama-3.1アーキテクチャに基づく8Bパラメータの大規模言語モデルで、様々な量子化バージョンのGGUF形式ファイルを提供

複数の8BパラメータLlama-3.1モデルを統合したモデルで、model_stockメソッドにより性能を最適化

これは複数の優れたオープンソースモデル（OpenHermes-2.5、neural-chat-7b、MetaMath-Mistral-7B、openchat-3.5を含む）を階層的SLERP統合したモデルで、様々な下流タスクに適した強力な基盤モデルとなることを目指しています。

LLaMA 3B v2アーキテクチャに基づく命令ファインチューニング言語モデル、テキスト生成タスクに適応

IDEFICSはオープンソースのマルチモーダルモデルで、画像とテキスト入力を処理しテキスト出力を生成できます。Deepmind Flamingoモデルのオープンソース再現版です。

MVPマルチタスクモデルはプロンプトベースの事前学習モデルで、混合アノテーションデータセットによる最適化を経ており、様々な自然言語生成タスク向けに設計されています。

BlenderBotはオープンドメインチャットボットモデルで、多輪対話と様々な対話スキルの融合に特化しています。

DialoGPTはGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、自然で流暢な対話応答を生成するために特別に設計されています。

DialoGPTは、Microsoftが開発したGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、人間に似た対話応答を生成するために特化しています。

GPTアーキテクチャに基づく対話型AIモデルで、自然言語の理解と生成に特化しています。

DialoGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、「リックとモーティ」のリック・サンチェスをキャラクター設定とし、キャラクターのスタイルに合った対話内容を生成できます。

GPT-Neo 125Mは、GPT - 3アーキテクチャに基づくTransformerモデルで、EleutherAIによって開発され、パラメータ数は1億2500万で、主に英語のテキスト生成タスクに使用されます。

GPT - Neo 1.3BはEleutherAIによって開発された13億パラメータの自己回帰型言語モデルで、GPT - 3アーキテクチャに基づいて設計され、テキスト生成タスクに長けています。

KE - T5は韓国電子技術研究院によって開発された、T5アーキテクチャに基づく韓英バイリンガルテキスト生成モデルで、言語間知識移行をサポートする対話生成タスクに対応しています。

韓語と英語で事前学習されたT5モデルで、クロス言語知識駆動の応答生成をサポートします。