モデル選定

マルチモデル統合

# マルチモデル統合

Qwen2.5 Recursive Coder 14B Instruct

Qwen2.5アーキテクチャに基づく14Bパラメータ規模のコード生成・理解モデル、Model Stock手法により複数の専門コーディングモデルを統合

大規模言語モデル

MT3 Gen10 Gemma 2 9B

これはGemma-2-9Bシリーズモデルを基にした融合モデルで、DARE TIES手法を用いて複数のGemmaバリアントを統合し、テキスト生成能力を向上させています。

大規模言語モデル

Llama 3.1 8B SpecialTitanFusion

強力なタイタンレベルのモデル統合で、ロールプレイ、創造性、知性を強化するために設計されています。

大規模言語モデル

Transformers 英語

Qwen2.5 QwQ 37B Eureka Triple Cubed

QwQ-32Bの強化版で、'立方'および'三重立方'手法により推論と出力能力を向上させ、128kのコンテキストをサポートします。

大規模言語モデル

Transformers その他

Darkest Muse V1 Lorablated V2

これはmergekitツールを使用してDarkest-muse-v1とgemma-2-9b-it-abliterated-LoRA-untiedモデルをタスク算術融合した成果です

大規模言語モデル

Noobai XL Merges

Illustrious-xlテキスト生成画像モデルを基に構築された多様な混合モデル、テスト目的で使用

画像生成複数言語対応

Bielik 11B V2.3 Instruct

Bielik-11B-v2.3-Instructは110億パラメータを持つ生成テキストモデルで、ポーランド語専用に設計され、SpeakLeashとACK Cyfronet AGHが共同開発しました。

大規模言語モデル

Transformers その他

Lzlv 70b Fp16 Hf

複数のLLaMA2 70Bファインチューニングモデルを統合したロールプレイとクリエイティブワーク専用モデルで、Nous-Hermes-Llama2-70b、Xwin-LM-7B-V0.1、Mythospice-70bの特徴を融合

大規模言語モデル

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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