# マルチターン会話

Orihime-12B は mergekit ツールを使用して統合された事前学習済み言語モデルで、shisa-v2-mistral-nemo-12b と Himeyuri-v0.1-12B モデルを融合したものであり、英語と日本語をサポートしています。

Gemma-2アーキテクチャを基にした日本語強化大規模言語モデル。継続的な事前学習により日本語能力を大幅に向上させつつ、元の英語能力を保持

Mag-Picaroのアップグレード版、PygmalionAIの資金提供により、Qwen-2-InstructをファインチューニングしMagnum-V2と融合した72Bパラメータモデル

AIバーチャルYouTuber（AI VTuber）向けに会話最適化された日本語言語モデル、Googleのgemma-3-4b-itを基に開発

Cantonese LLM Chat v1.0はhon9kon9izeチームが開発した第一世代の広東語大規模言語モデルで、香港関連の専門知識と広東語会話において優れた性能を発揮します。

Mistralアーキテクチャを基にしたクロアチア語テキスト生成モデル、Unslothでトレーニングを加速

Dorna-Llama3-8B-Instructの4ビット量子化版で、ペルシャ語に最適化され、Flash Attention 2技術を統合して推論効率を向上

これはMetaのLlama 3アーキテクチャを基にした8Bパラメータの命令ファインチューニングモデルで、GGUF量子化処理が施されており、リソースが限られた環境に適しています。

Llama-3-8Bを基に継続的にプリトレーニングされた韓国語言語モデルで、公開利用可能な60GB以上の重複除去テキストでトレーニングされ、韓国語と英語をサポートします。

Llama-3 8B Instructをベースにしたロシア語チャットアシスタントで、ロシア語会話をサポートするために特別にトレーニングされています。

OpenThaiGPT 70b 1.0.0はLLaMA v2ベースの700億パラメータのタイ語チャットモデルで、タイ語命令に特化してファインチューニングされており、タイ語処理能力が大幅に向上しています。

ローカル実行専用に設計された初のポーランド語会話アシスタントモデル。TinyLlama-1.1Bをベースにポーランド語トークナイザーを拡張し、事前学習とDPO最適化を実施

DiscoLM ドイツ語 7b はMistralベースの大規模言語モデルで、ドイツ語アプリケーションに特化しており、EM Germanモデルファミリーの後継モデルです。このモデルは大量のドイツ語と英語の指示データセットでSFT微調整され、DPO強化学習によってさらに最適化されています。

TinyLlamaは1.1Bパラメータの軽量Llamaモデルで、チャットやプログラミング支援タスクに最適化されています。

ToRoLaMaはオープンソースのマルチターン会話対応大規模言語モデルで、ベトナム語に特化し、複数の国際言語をサポートしています。

Llama 2 7Bチャットモデル、関数呼び出し機能向けにファインチューニングされ、OpenAIスタイルの関数メタデータフォーマットをサポート、商用利用に適しています。

これはカスタマーサービス向けに設計されたチャットボットモデルで、一般的な顧客相談や問題解決を処理できます。

koOpenChat-sftはOpenChat3.5を最適化した韓国語会話モデルで、ChatMLとAlpaca形式の命令インタラクションをサポートしています。

Claire 7B 0.1はOpenLLM Franceが開発したフランス語大規模言語モデルで、Falconアーキテクチャに基づき、フランス語テキスト生成タスクに特化しています。

VicunaはLlama 2を微調整してトレーニングされたチャットアシスタントで、ShareGPTから収集したユーザー共有の会話データを使用しています。

PULI 3SXは68.5億パラメータを持つハンガリー語GPT-NeoXモデルで、EleutherAIのGPT-NeoXアーキテクチャに基づいて訓練され、テキスト生成タスクに適しています。

共感対話モデルは、共感能力を持つ対話を理解し生成できるAIモデルで、人間と機械のインタラクションにおける感情体験を向上させることを目的としています。

ユーザーの感情的なニーズを認識し、対応できる共感対話の生成と理解に特化したAIモデルです。

SberDevicesチームによって開発されたロシア語事前学習Transformer言語モデル。GPT2アーキテクチャを基盤とし、1024シーケンス長をサポート、800億トークンのトレーニングデータを使用。