# ビジネス研究汎用

これはMeta-Llama-3.1-8B-InstructモデルのINT8量子化バージョンで、重み量子化と活性化量子化により最適化され、多言語のビジネスや研究用途に適しています。

Phi-4-mini-instructは軽量なオープンソースモデルで、合成データとフィルタリングされた公開ウェブサイトデータに基づいて構築され、高品質で推論能力に富んだデータに焦点を当てています。128Kトークンのコンテキスト長と多言語処理をサポートしています。

Meta Llama 3.1 8B Instructは多言語大規模言語モデルで、多言語対話ユースケースに最適化されており、一般的な業界ベンチマークで優れた性能を発揮します。

Meta-Llama-3.1-70BのFP8量子化バージョンで、多言語のビジネスや研究用途に適しており、重みと活性化をFP8形式で量子化することで、約50%のストレージとメモリ要件を削減します。

Meta-Llama-3.1-8BのFP8量子化バージョンで、多言語のビジネスや研究用途に適しています。

Meta Llama 3 70BはMetaが開発した大規模言語モデルで、700億のパラメータを持ち、8kのコンテキスト長をサポートし、英語のビジネスや研究用途に適しています。

Meta公式のLlama 3 70B命令微調整モデルのGGUF量子化バージョンで、2-16bitの複数量子化レベルをサポートし、ローカル展開の対話シナリオに適しています

DeciLM 6B-指示モデルは、短い形式の指示追従に特化した英語言語モデルで、DeciLM 6BをLoRAファインチューニング技術でトレーニングしたものです