# 命令微調整モデル

OLMo-2-Instruct-Math-32B は数学タスクに特化した大規模言語モデルで、tngtechによってリリースされました。

これはMistralアーキテクチャに基づく24Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、GGUFフォーマットを採用しています。

これはmrfakename/mistral-small-3.1-24b-instruct-2503-hfモデルに基づくGGUFフォーマットの量子化バージョンで、テキスト生成タスクに適しています。

Qwen2.5-7B-Instructを微調整したライティング評価専用モデル、12K規模のSFTデータセットで訓練

Cydonia-24B-v2.1は24Bパラメータの大規模言語モデルで、llama.cppのimatrix量子化処理を施し、さまざまなハードウェア要件に対応する複数の量子化バージョンを提供します。

Llama-3.1-Tulu-3.1-8BはAllenAIによって開発された大規模言語モデルで、Llamaアーキテクチャを基にしており、80億のパラメータを持ち、テキスト生成タスクに特化しています。

NVIDIA AceInstruct-7B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、コード、数学、汎用分野のタスクに適しています。

HuggingFaceTB/SmolVLM-Instructを基に微調整されたインテリジェントな視覚言語モデルで、UnslothとTRLライブラリを使用してトレーニング速度を最適化

Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-dynamicは最適化された大規模言語モデルで、活性化関数と重みをFP8データ型に量子化することで、GPUメモリの必要量を削減し、計算スループットを向上させ、多言語の商用および研究用途をサポートします。

このプロジェクトは、upstage/solar-pro-preview-instructモデルのGGUF形式のファイルを提供し、テキスト生成タスクに適しています。

Llama-3-8Bを基に北欧言語向けに最適化された命令微調整モデルで、スウェーデン語、デンマーク語、ノルウェー語をサポート

Llama-3-8Bベースの命令最適化モデルで、反復型DPO強化学習トレーニングを採用し、複数のベンチマークテストで同規模および一部の大規模モデルを上回る

これはMistral-7Bアーキテクチャに基づく融合モデルで、Mistral-7B-InstructとOpenOrca-oasst_top1の2つのモデルの利点を組み合わせ、多言語テキスト生成タスクに特化しています。

これはOpenHermesデータセットで微調整された28億パラメータのMAMBAモデルで、新しい状態空間アーキテクチャを採用し、テキスト生成タスクに優れています。

PiVoT-0.1-earlyはMistral 7Bを微調整したモデルで、テキスト生成タスクに特化しており、さまざまな実験ニーズに対応するための異なるバリアントバージョンがあります。

OpenLlama 7B事前学習モデルを微調整した大規模言語モデルで、OpenAssistantデータセットで訓練され、英語テキスト生成タスクをサポート

LaMini-T5-738Mはt5-largeをLaMini-instructionデータセットで微調整した命令微調整モデルで、パラメータ数は738M、LaMini-LMシリーズモデルの1つです。

このリポジトリには、スタンフォードAlpacaデータセットで内部調整されたLLaMA-7bモデルが含まれており、主に機械翻訳研究に使用されます。