# 多分野質問応答

万能推論者はQwen3-14B-Baseをベースに訓練された大規模言語モデルで、分野横断的な推論能力の強化に特化しています

Qwen2.5 14Bモーダルアーキテクチャに基づいて設計された強化推論モデルで、汎用推論と質問応答シナリオを最適化し、128K文脈と8K出力をサポート

Theta-Lyrae-Qwen-14BはQwen 2.5 14Bモーダルアーキテクチャを基に設計された140億パラメータモデルで、汎用推論と質問応答能力を最適化し、文脈理解、論理的推論、多段階問題解決において優れた性能を発揮します。

これはRankNet損失関数でトレーニングされたポーランド語テキストランキングモデルで、140万件のクエリと1000万件のドキュメントからなるテキストペアで構成されたデータセットでトレーニングされています。

これは160MパラメータのLlamaチャットモデルで、JackFram/llama-160mを微調整したもので、テキスト生成タスクに特化しています。