# 効率的なファインチューニング

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🤗 transformersライブラリを基にしたモデルで、unsloth技術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。

Qwen2.5アーキテクチャに基づく3Bパラメータの命令ファインチューニングモデル、UnslothとHuggingface TRLライブラリでトレーニング速度を最適化

これは🤗 transformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

Qwen3はQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、一連の高密度および混合専門家（MoE）モデルを提供します。広範なトレーニングに基づき、Qwen3は推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートにおいて画期的な進歩を実現しました。

Qwen3-4BはQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、4Bパラメータ規模を持ち、100以上の言語をサポートし、推論、指示追従、エージェント能力、多言語サポートの面で優れた性能を発揮します。

Qwen3-0.6Bはアリババクラウドが開発した0.6Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、Qwen3シリーズの最新メンバーです。100以上の言語をサポートし、強力な推論、指示追従、多言語能力を備えています。

Qwen3はアリクラウドが開発した最新の大規模言語モデルで、強力な推論能力、指示追従、多言語サポートを備え、思考モードと非思考モードの切り替えをサポートしています。

Qwen3-4BはQwenシリーズ最新世代の大規模言語モデルで、4Bパラメータ規模を持ち、100以上の言語をサポートし、推論、指示追従、エージェント能力において優れた性能を発揮します。

MiniCPM-S-1B-sftは、活性化スパース化技術で最適化された10億パラメータ規模の言語モデルで、ProSparseメソッドにより高スパース推論加速を実現しつつ、元のモデルと同等の性能を維持しています。

google/gemma-3-12b-itモデルをベースに、EZOトレーニング手法により日本語性能を向上させたテキスト生成モデル

Falcon-E-1B-Base はTIIによって開発された効率的な1.58ビット言語モデルで、純粋なTransformerアーキテクチャを採用し、エッジデバイス向けに最適化されています。

これはMediaSpeechデータセットで訓練されたアラビア語モデルです。具体的な用途と機能については、より多くの情報が必要です。

canopylabs/orpheus-3b-0.1-pretrainedを基にファインチューニングしたフランス語テキスト生成モデル

Qwen2.5-VL-3Bモデルを基にしたファインチューニング版で、UnslothとHuggingface TRLライブラリを使用して訓練され、推論速度が2倍向上

Llama FactoryはTransformersライブラリに基づくモデルで、テキスト生成やその他の自然言語処理タスクに使用される可能性があります。

これはTurkish-Llama-8b-DPO-v0.1モデルをファインチューニングしたトルコ語関数呼び出しモデルで、トルコ語の関数呼び出しタスクを実行するために特別に設計されています。

DistilBERTベースの軽量テキスト分類モデル、位置分類タスク用

transformersライブラリに基づくモデルで、unslothとtrlを使用して最適化されており、教師ありファインチューニング(SFT)タスクに適しています

このモデルはTRL（Transformer Reinforcement Learning）ライブラリで最適化された効率的なファインチューニングモデルで、Transformerモデルへの強化学習の応用に焦点を当てています。

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデル、F1スコアは0.6147

T5 SmallはGoogleがリリースしたT5（Text-To-Text Transfer Transformer）シリーズの小型バージョンで、様々なテキスト処理タスクに適しています。

Mistralアーキテクチャを基にしたクロアチア語テキスト生成モデル、Unslothでトレーニングを加速

このモデルは、DistilBERT-base-uncasedをCoLA（Corpus of Linguistic Acceptability）データセットでファインチューニングしたバージョンで、文法の受容可能性判断タスクに使用されます。

これはbert-tinyからファインチューニングされたクロスエンコーダーモデルで、テキストペアの類似度スコアを計算するために使用され、意味的テキスト類似性、意味検索などのタスクに適しています。

DistilBERTアーキテクチャを最適化したネットワーク侵入検知モデルで、ネットワークトラフィック内の異常行動を識別・分析する

これはfacebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした音声処理モデルで、主に音声関連タスクに使用されます

SmolLumi-8B-InstructはUnslothとHuggingface TRLライブラリでトレーニングされた8Bパラメータのアルパカモデルで、テキスト生成推論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

BitNet 1.58bアーキテクチャを基にファインチューニングされた大規模言語モデルで、ベースモデルはLlama-3-8B-Instruct、極端な量子化技術を採用

Meta-Llama-3.1-8B-Instructを基にした4ビット量子化バージョンで、UnslothとTRLライブラリを使用して効率的にトレーニングされています

SimPO目標に基づきgemma2-ultrafeedback-armormデータセットでファインチューニングされたGemma 2.9Bモデル、選好最適化タスク用

Qwen2 1.5bモデルをファインチューニングしたYouTube動画の文字起こし要約生成モデル

MaPOは参照サンプル不要で、高効率かつメモリに優しいテキストから画像への拡散モデルアライメント手法です

OpenVLA v0.1 7Bはオープンソースの視覚-言語-動作モデルで、Open X-Embodimentデータセットでトレーニングされ、さまざまなロボット制御をサポートします。

メビウスは革新的な拡散モデルで、ドメイン非依存バイアス除去技術によりクロススタイルの高品質画像生成を実現します。

Yi-1.5はYiモデルのアップグレード版で、プログラミング、数学、推論、指示追従能力においてより優れたパフォーマンスを発揮し、卓越した言語理解、常識推論、読解力を維持しています。

unsloth/llama-3-8b-bnb-4bitをファインチューニングしたトルコ語-英語バイリンガルモデル、Unslothでトレーニング速度を最適化

Phi-3 4k Instructは、リソース要件を低減するために4ビット量子化処理された軽量ながら強力な言語モデルです。

これはHugging Face Hubでホストされている🤗 transformersモデルカードです。このカードは自動生成された内容です。