# ロシア語最適化

本プロジェクトでは、mergekitとDARE TIES方法を使用して、soob3123/amoral - gemma3 - 12B - v2とIlyaGusev/saiga_gemma3_12bの2つのモデルを統合し、より強力な言語処理能力を提供することを目的としています。

Mistral 3.1アーキテクチャを基にアップグレードした融合モデルで、ロシア語処理能力を保持しつつ対話表現を強化

YandexGPT-5-Lite-8B-pretrainをベースにした命令モデルで、ロシア語データセットGrandMaster-PRO-MAXとGrounded-RAG-RU-v2でSFT訓練されており、ロシア語と英語のタスクに優れています。

本プロジェクトはT - lite - it - 1.0モデルをロシア語に適合させ、形態素解析器を交換し、ロシア語コーパスで継続的に事前学習し、LEP技術を適用することで、ロシア語テキストの生成速度を向上させました。

このプロジェクトは、モデルをロシア語に適合させた成果であり、形態素解析器を交換し、ロシア語コーパスでの事前学習を続け、LEP技術を適用することで、ロシア語テキストの生成速度を向上させ、ロシア語の自然言語処理に新しい解決策を提供します。

Qwen2.5-1.5B-Instructをファインチューニングしたロシア語コマンド最適化モデル、15億パラメータ、ロシア語と英語をサポート、RAGプロセスにおけるテキストQAに優れる

Llama-3.2-1B-Instructをベースにしたロシア語最適化指令モデルで、効率が5倍向上し、低消費電力デバイスへのデプロイに適しています。

mT5-baseベースの多言語ニュース要約モデルで、45言語のニュースタイトルと要約生成をサポート

サイクロン0.5*はロシア語と英語をサポートするオープンソースの大規模言語モデルで、RoPEコンテキストウィンドウを32kに拡張し、JSON処理とマルチターン対話能力を最適化しました

VikhrはMistralアーキテクチャに基づくロシア語モデルで、4億トークンの3ラウンド事前学習を経ており、ロシア語タスクではオリジナルのMistralを上回る性能を示しますが、コード処理の面では不足がある可能性があります。

google/mt5-baseをベースにしたコンパクト版で、ロシア語と英語用に最適化され、パラメータ数が58％削減されています。