# プロンプト最適化

PragmaticLMはT5をファインチューニングしたモデルで、ユーザーのプロンプトをリファクタリングし、下流の大規模言語モデルの理解能力を向上させるために設計されています。

Flan-T5-Smallをファインチューニングした専用モデルで、プロンプト、タイトル、注釈テキストの最適化に使用され、テキストの品質と豊富さを向上させます。

FLUX.1-devを基にしたLoRAモデルで、テキストから画像を生成するタスクに特化しており、特にマンダラ描画スタイルの画像生成に適しています。

GPT4Vアノテーションデータでファインチューニングされたオープンソースのビデオ記述ジェネレーターで、異なる長さ、アスペクト比、解像度のビデオをサポート

BPOは大規模言語モデルのトレーニング不要なブラックボックスアライメント技術で、ユーザー入力プロンプトを最適化することでモデル出力品質を改善します。

HassanBlend1.4はHassanによって開発された安定拡散モデルで、テキストから画像を生成するタスクに特化し、高品質な画像生成能力を提供します。

ナルトスタイルにファインチューニングされた安定拡散モデルで、入力テキストをナルトスタイルの画像に変換できます

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。