# マルチタスク推論

Mi:dm 2.0は、KTの独自技術を用いて開発された「韓国を中心としたAI」モデルで、韓国社会独自の価値観、認知枠組み、常識推論を深く内包しています。

Mi:dm 2.0は韓国を中心としたAIモデルで、KTが独自技術を用いて開発しました。このモデルは韓国社会独自の価値観、認知フレームワーク、常識推論を深く内包しており、韓国語のコンテンツを処理および生成するだけでなく、韓国社会の文化規範と価値観に対する深い理解を体現しています。

Marin 8Bはオープンソースの8Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、Llamaアーキテクチャに基づいて開発され、英語テキスト生成タスクをサポートします。

MergeKitを使用して複数の高品質モデルを融合した8Bパラメータの大規模言語モデルで、推論、対話、創造的生成能力を最適化

GuardReasoner 1Bはmeta-llama/Llama-3.2-1BをR-SFTとHS-DPOで微調整したバージョンで、人間とAIの相互作用を分析する分類タスクに特化しています。

Llama-3.2-3Bを基にR-SFTとHS-DPO手法でファインチューニングしたセキュリティ保護モデルで、人間と機械のインタラクションにおける有害コンテンツを分析するために使用されます

GuardReasoner 8Bはmeta-llama/Llama-3.1-8Bをファインチューニングしたモデルで、推論型LLMセキュリティ保護に特化

混元-7B-Instructはテンセントがリリースした中英バイリンガル大規模言語モデルで、強力なテキスト生成と理解能力を備えており、現在最も優れた中国語7B Denseモデルの一つです。

GemmaはGoogleが開発した軽量オープンソース大規模言語モデルで、Geminiと同じ技術を基に構築されており、テキスト生成タスクに適しています。

Meta Llama3-8Bを基に最適化したドイツ語大規模言語モデル。650億のドイツ語コーパスで継続的に事前学習され、ドイツ語に最適化され32kの長文コンテキストをサポート

Meta-Llama-3-70B-InstructモデルをDPOファインチューニングした大規模言語モデルで、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮

Rhea-72b-v0.5はSmaug-72B-v0.1を微調整した大規模言語モデルで、HuggingFaceオープン大規模モデルランキングで1位を獲得しています。

OpenHercules-2.5-Mistral-7BはMistral-7Bアーキテクチャを基にした融合モデルで、Hercules-2.5-Mistral-7BとOpenHermes-2.5-Mistral-7Bの利点を組み合わせ、テキスト生成と対話タスクに適しています。

Google Gemma 7Bモデルをベースに、Zephyr SFTレシピでファインチューニングされた大規模言語モデルで、主にテキスト生成タスクに使用されます

Ghost 7Bは推論とマルチタスク知識に特化した大規模言語モデルで、英語とベトナム語をサポートし、Mistral 7Bアーキテクチャを基にしています。

orthogonal-2x7B-v2-baseは、Mistral-7B-Instruct-v0.2とSanjiWatsuki/Kunoichi-DPO-v2-7Bを基にした混合専門家モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。

DareBeagle-7BはLazyMergekitを使用してmlabonne/NeuralBeagle14-7Bとmlabonne/NeuralDaredevil-7Bを統合した7Bパラメータの大規模言語モデルで、複数のベンチマークテストで優れた性能を発揮しています。

TinyLLaVAは小規模ながら高性能なマルチモーダルモデルフレームワークで、視覚言語タスクに特化しています。

Galacticaアーキテクチャに基づく67億パラメータの大規模言語モデルで、文章執筆タスクに特化しており、オープン大規模言語モデルランキングで平均スコア37.75を獲得しています。

OpenOrca-Platypus2-13BはPlatypus2-13BとOpenOrcaxOpenChat-Preview2-13Bの融合モデルで、STEM/論理データセットとGPT-4精製データセットの利点を組み合わせています

Polyglot-Ko-12.8BはEleutherAIの多言語チームによって開発された大規模な韓国語自己回帰型言語モデルで、12.8億のパラメータを持ち、韓国語に特化して最適化されています。