# マルチターン対話最適化

ArliAIが提供する高性能ロールプレイとクリエイティブライティング推論モデル、320億パラメータのQwQ-32Bベースモデルを微調整し、長い対話の一貫性と創造的な出力に特化

GemmaはGoogleが提供する軽量級のオープンモデルシリーズで、Geminiと同じ技術に基づいて構築されており、テキスト生成タスクに適しています。

Big-Alice-28B-v1は28Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppのimatrix量子化処理を施し、さまざまなハードウェアニーズに対応する複数量子化バージョンを提供します。

これはcross-encoder/ms-marco-MiniLM-L12-v2をファインチューニングしたクロスエンコーダモデルで、テキストの再ランキングとセマンティック検索に使用されます。

Typhoon2.1-Gemma3-12BはGemma3アーキテクチャを基にした120億パラメータのタイ語大規模言語モデルで、128Kのコンテキスト長と関数呼び出し機能をサポートしています。

これはQwen3-14B-abliteratedモデルの量子化バージョンで、llama.cppのimatrixオプションを使用して量子化されており、テキスト生成タスクに適しています。

Qwen3-8BのGGUF形式量子化バージョン、TensorBlock提供、llama.cpp互換

Llamaアーキテクチャに基づく3Bパラメータの言語モデルで、様々なハードウェア要件に対応する複数量化バージョンを提供

これは新型コロナウイルス感染症分野に最適化された英語Bertモデルで、Multi2ConvAIプロジェクトによって開発されました

Llama-3-3Bアーキテクチャをベースにした命令ファインチューニングモデルで、対話、推論、ロールプレイなどのタスクをサポートし、汎用人工知能アシスタントシナリオに適しています。

Mistral 7B OpenOrcaはMistral-7Bアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、OpenOrcaチームによって訓練され、テキスト生成タスクに特化しています。

Gemma-2-Llama-Swallowシリーズはgemma-2モデルを継続的に事前学習することで構築され、日本語処理能力を大幅に強化しながら、元の英語能力を保持しています。

Google Gemma 3 270億パラメータ命令調整モデルの量子化バージョンで、量子化対応トレーニング(QAT)重み生成を採用し、さまざまなハードウェア要件に対応する複数の量子化レベルをサポートします。

Bielik-1.5B-v3-Instructは16億パラメータを持つポーランド語生成テキストモデルで、Bielik-1.5B-v3を基に命令ファインチューニングされ、SpeakLeashとACK Cyfronet AGHの協力で開発されました。

SLERP法でマージされた8Bパラメータ言語モデル、DeepSeek-R1とNemotron-8Bモデルの利点を統合

GoogleのGemma-3-12Bモデルをベースに、テルグ語に特化して教師ありファインチューニングされた大規模言語モデルで、高品質なテキスト生成と対話タスクをサポートします。

これはNVIDIA Llama-3_1-Nemotron-Ultra-253B-v1モデルの量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、複数の量子化タイプをサポートし、さまざまなハードウェア環境に適しています。

Dogeモデルは動的マスクアテンション機構を使用してシーケンス変換を行い、多層パーセプトロンまたはクロスドメイン混合エキスパートを使用して状態変換が可能です。

DPO手法でファインチューニングされた言語モデル、テキスト生成タスクに適応

Mistral-7Bをベースにしたウクライナ語命令ファインチューニングモデル、UnslothとTRLライブラリを使用した効率的なトレーニング

AIバーチャルアナウンサーの魂となることを目指した混合専門家モデルで、コード生成、指示追従、マルチターン対話能力を統合

このモデルはllama.cppを使用してgoogle/gemma-3-4b-itからGGUF形式に変換されたもので、ローカル展開と推論に適しています。

これはTheDrummer/Fallen-Gemma3-4B-v1モデルを基にした量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化処理されており、テキスト生成タスクに適しています。

Gemma 3 12B IT MLX 4Bitは、unsloth/gemma-3-12b-itから変換されたMLX形式モデルで、Appleシリコンデバイスに適しています。

NVIDIAがリリースした8Bパラメータ規模のオープンソース大規模言語モデル、Llama-3アーキテクチャに基づき、複数の量子化バージョンを提供

これはmlabonne/gemma-3-27b-it-abliteratedから変換されたGGUF形式モデルで、llama.cppフレームワークに適しています。

OLMo-2-0325-32BはAllenAIによって開発された大規模言語モデルで、320億のパラメータを持ち、様々なテキスト生成タスクに適しています。

12Bパラメータの大規模言語モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、Apache-2.0ライセンスで公開されています。

Gemma 3.4B IT は Google が開発したオープンソースの大規模言語モデルで、このバージョンは llama.cpp を使用して GGUF 形式に変換された 4-bit 量子化版です。

T3Q-qwen2.5-14b-v1.2-e2はQwen/Qwen2.5-14B-Instruct-1Mモデルを基にした後訓練バージョンで、LoRA-8-4-0.0001-cosine-32-16設定を使用し、トレーニングデータはtrain_data_v1.2です。

このモデルはgoogle/gemma-3-12b-itから変換されたGGUF形式モデルで、llama.cppフレームワークに適しています。

Gemma 3.4B IT は Google が開発した34億パラメータの大規模言語モデルで、命令チューニングバージョンに特化しており、様々な自然言語処理タスクに適しています。

QwQ-32BのGGUFフォーマット量子化バージョン、ローカル展開と推論に適しています

AMD Instinct MI300X GPUでトレーニングされた30億パラメータの完全オープン言語モデルファミリーで、同規模のオープンモデルを性能で凌駕

国立情報学研究所が開発した大規模日本語-英語混合MoE言語モデルで、8x13Bパラメータ規模をサポートし、命令微調整最適化済み

DeepHermes 3 プレビュー版はNous ResearchのフラッグシップHermesシリーズ大規模言語モデルの最新バージョンで、推論と通常応答モードを組み合わせ、注釈、判断、関数呼び出し機能を改善しました。

14Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、命令追従タスクに特化し、テキスト生成能力をサポートします。

Llama-3-8Bを微調整した対話モデルで、複数の量子化バージョンをサポートし、チャット、推論、ロールプレイなどのタスクに適しています。

Llama-3.1-Tulu-3.1-8BはAllenAIによって開発された大規模言語モデルで、Llamaアーキテクチャを基にしており、80億のパラメータを持ち、テキスト生成タスクに特化しています。

Qwen 2.5 14B Instructモデルをファインチューニングした大規模言語モデルで、ガンマコーパスv2-50kデータセットで訓練