# マルチターン対話生成

INTELLECT 2はPrimeIntellectが開発した大規模言語モデルで、40960トークンのコンテキスト長をサポートし、QwQアーキテクチャとGRPO強化学習フレームワークでトレーニングされています。

これはServiceNow-AIのApriel-5B-InstructモデルをLlama形式に変換した近似実装バージョンで、主流のファインチューニングフレームワークと互換性があり、より簡単に実行できます。

Pygmalion-3 12BはMistral-Nemo-Base-2407-chatmlをファインチューニングしたオープンソースのロールプレイ大規模言語モデルで、創造的なフィクション対話コンテンツの生成に特化しています。

SB Intuitionsによってトレーニングされた日本語/英語バイリンガル大規模言語モデル、Llama2アーキテクチャベース

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0は、韓国語コマンドファインチューニングされた大規模言語モデルで、yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0ベースモデルを基に開発され、韓国語の理解と生成タスクに特化しています。

繁体中国語に最適化された先進的な言語モデルで、台湾地域の言語文化コンテクストに深く焦点を当て、言語理解と生成タスクで卓越したパフォーマンスを発揮

Mistral-7B-Instructをファインチューニングしたカスタマーサポート分野専用モデルで、様々なカスタマーサービス対話シナリオの処理に最適化されています

ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-mediumをベースに開発されたトルコ語モデルで、3.5万件の命令データセットでファインチューニングされており、様々なテキスト生成タスクに適しています

因果言語モデリング(CLM)アーキテクチャに基づく対話AIで、自然言語インタラクション向けに設計されており、一貫性があり文脈に合った応答を生成できます。

ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2-largeをベースに開発されたトルコ語命令ファインチューニング言語モデル、3.5万件の命令データセットでファインチューニング

SOLAR-10.7B-v1.0を基にした韓国語語彙拡張版、DPOファインチューニング済み大規模言語モデル

Llama 2ベースの70Bパラメータモデルで、LimaRP v3データセットでトレーニングされたPEFTアダプターを統合し、ロールプレイング対話生成に特化しています。

Synthia-70B-v1.5は700億パラメータの大規模言語モデルで、Llama2アーキテクチャを基盤としており、思考木手法による複雑な推論と一貫性のある回答に特化しています。

70億パラメータデコーダーを基にした日本語指示ファインチューニング言語モデル、生成タスクに適しています

FastChat-T5はFlan-t5-xlをファインチューニングしたオープンソースのチャットボットで、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを採用し、自己回帰的な対話応答生成をサポートします。

Pythia 12Bアーキテクチャに基づく英語の教師ありファインチューニングモデルで、Open-Assistantプロジェクトの人間フィードバックデータで訓練され、対話生成タスクに特化しています。

このモデルは高性能なオープンドメインチャットボットで、質問、回答、知識提示、共感など複数の対話スキルを統合できます。

これは大規模ニューラルネットワークに基づくオープンドメイン対話システムで、マルチターンの自然な対話が可能で、さまざまな対話スキルを統合できます。

これはDialoGPTを基にフランス語用に微調整した対話エージェントモデルで、フランス語対話タスクをサポートします。

DialoGPTは最先端の大規模事前学習マルチターン対話応答生成モデルで、単一ターン対話のチューリングテストにおいて、生成される応答の品質が人間の応答品質に匹敵します。