# 低リソース適応

Q3-30b-A3b-Pentiment はLLaMAアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、量子化処理されており、様々なテキスト生成タスクに適しています。

Valkyrie-49B-v1はllama.cppベースの49Bパラメータ大規模言語モデルで、様々な量子化バージョンを提供し、異なるハードウェア構成に対応します。

これはHugging Face Transformersライブラリをベースにしたモデルで、Unslothを使用して最適化されています。具体的な機能や用途については、さらに情報を追加する必要があります。

これはVITSアーキテクチャに基づくタイ語テキスト音声変換モデルで、男性ナレーションスタイルに特化して微調整されています。

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な用途と機能はさらなる情報が必要です。

mt5-baseアーキテクチャに基づいてトレーニングされたテキスト要約モデルで、テキストからキー情報を抽出して要約を生成することをサポートします。

このモデルはLoRA（低ランク適応）重みを使用してLlama-3.2-1B-Instructをファインチューニングしたバージョンで、様々なトピックに関する質問への回答支援や情報提供を主な目的としています。

PocketDoc/Dans-SakuraKaze-V1.0.0-12bを基にしたLlamacpp imatrix量子化バージョンで、複数の量子化タイプをサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

MCG-NJU/videomae-baseをファインチューニングした動画理解モデルで、評価セットでのパフォーマンスは平均的（精度50%）

Illustrious-XL-v2.0 はテキストから画像を生成する基礎モデルで、様々な画像生成タスクに適しています。

これはLlamaアーキテクチャに基づくマルチモーダルモデルで、視覚とテキストの命令をサポートし、4ビット量子化で最適化されています。

bert-base-uncasedをファインチューニングしたモデルで、テキスト含意認識タスクに使用され、精度は66.43%

Kok-Baseは多言語モデルで、英語、アラビア語、チェコ語をサポートし、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。

これはGryphe/Pantheon-RP-1.8-24b-Small-3.1モデルを基にした量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、ロールプレイやテキスト生成タスクに適しています。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

TIES融合手法を用いて統合されたロシア語音声認識モデル、電話音声認識効果を最適化

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bをファインチューニングした医療思考連鎖推論モデルで、QLoRA量子化技術とUnsloth最適化手法により医療推論能力を強化。

Skyfall-36B-v2は36Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppのimatrix量子化処理を経ており、さまざまなハードウェアニーズに対応する複数の量子化バージョンを提供します。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-abliterated は Qwen-32B を基にした蒸留バージョンで、さまざまなハードウェア要件に対応するため複数の量子化オプションを提供します。

google-bert/bert-base-uncasedをファインチューニングしたBERTモデル、具体的な用途は明記されていません

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

Llama-3アーキテクチャに基づくマルチモーダル言語モデルで、音声とテキスト入力の理解をネイティブにサポートし、大規模言語モデルの音声理解能力向上に焦点を当てています。

F5-TTSはストリームマッチングに基づく音声合成モデルで、流暢かつ忠実な音声合成に特化しており、特に童話の朗読などのシナリオに適しています。

FLUX.1-dev はLoRAファインチューニングに基づくテキスト生成画像拡散モデルで、高品質なアートスタイル画像の生成に特化しています。

これはblack-forest-labs/FLUX.1-devでトレーニングされたLoRA重みモデルで、切り紙スタイルの画像生成に特化しています。

RoLlama3はMeta Llama 3を基に構築されたルーマニア語生成テキストモデルシリーズで、これは8Bパラメータの命令微調整バージョンであり、特にルーマニア語タスクに最適化されています。

T5-smallアーキテクチャをファインチューニングしたテキスト処理モデルで、特定タスクのテキスト生成と変換に特化

Llama-2-7b-ウクライナ語版はウクライナ語と英語をサポートするバイリンガル事前学習モデルで、Llama-2-7bを基にCulturaXからの50億トークンデータを使用して継続事前学習を行いました。

WizardLM-2-7B-abliteratedのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、さまざまな量子化オプションを提供し、異なるハードウェア構成に対応します。

Meta LLaMA-3 70Bをベースにした命令微調整モデルで、量子化処理されており、ローカル展開と効率的な推論に適しています。

Llama 2アーキテクチャに基づく韓国語テキスト生成モデル、韓国語自然言語処理タスクに特化

microsoft/phi-2をultrachat_200kデータセットでファインチューニングした大規模言語モデルで、対話生成タスクに適しています。

Mambaはtransformersと互換性のあるシーケンスモデリングモデルで、効率的な推論能力を備えています。

Mambaは状態空間モデル(SSM)アーキテクチャに基づく効率的な言語モデルで、1.4Bパラメータ規模を持ち、テキスト生成タスクをサポートします

Microsoftの多言語MiniLM v2モデルの再アップロード版、HuggingFace transformersライブラリ向けに使用体験を最適化

台風7Bを微調整したタイ語命令最適化モデルで、直接選好最適化(DPO)技術を用いてトレーニング

SambaLingo-トルコ語-ベーシック版は、Llama-2-7bをベースに事前学習されたバイリンガル（トルコ語と英語）モデルで、Cultura-Xデータセットのトルコ語部分で420億トークンを訓練し、トルコ語に適応させています。

LLaMA-2アーキテクチャを最適化した13Bパラメータのベンガル語大規模言語モデルで、ベンガル語と英語の因果言語モデリングをサポート

OpenAI Whisper-smallを医療分野でファインチューニングした音声認識モデルで、医療シーンでの音声からテキストへの変換タスクをサポート

これはApache-2.0ライセンスに基づくオープンソースモデルで、具体的な機能は実際のモデルによって異なります