# 多輪対話

これはQwen3-30Bモデルから変換された4ビット量子化バージョンで、MLXフレームワークのテキスト生成タスクに適しています。

チンダLLM 4BはiApp Technologyが開発した最先端のタイ語モデルで、Qwen3-4Bアーキテクチャに基づいて構築され、タイのAIエコシステムに高度な思考能力をもたらします。

GPT2をベースに微調整されたトルコ語テキスト生成モデルで、自然言語処理やチャットボットなどのシーンに適しています。

これはMLX形式に変換された大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに適しています。

これはDeepSeek-R1-0528-Qwen3-8Bモデルを変換したMLX形式の8ビット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。

Qwen3 - 14Bをベースに微調整されたアラビア語の論理推論用大規模言語モデルで、アラビア語の論理推論能力向上に特化して最適化されています。

このモデルはQwen3-4Bの4ビットDWQ量子化バージョンで、MLX形式に変換され、mlxライブラリを使用したテキスト生成が容易になります。

Qwen3-30B-A3B-8bitはQwen/Qwen3-30B-A3BモデルのMLX形式に変換されたバージョンで、Appleチップ上で効率的に動作することができます。

このモデルはQwen3-32BのMLX形式の4ビット量子化バージョンで、Apple Siliconデバイスでの高効率実行に最適化されています。

これはLlamaアーキテクチャに基づく70Bパラメータの大規模言語モデルで、6ビット量子化処理が施され、テキスト生成タスクに適しています。

Gemma 3 12Bは大型言語モデルで、GGUF形式の量子化バージョンを提供し、ローカルデプロイと使用に適しています。

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。

MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78bをベースに、mlabonne/orpo-dpo-mix-40kデータセットで微調整された大規模言語モデルで、Open LLM Leaderboardで1位を獲得しています。

Ko-Llama-3-8B-Instructは、韓国語言語モデルの性能向上を目的として開発されたモデルで、Meta-Llama-3-8B-Instructをベースに教師付き微調整を行っています。

これはopenchat/openchat-3.6-8b-20240522モデルをLlama.cpp imatrix量子化処理したバージョンで、異なる量子化タイプのファイルを提供し、ユーザーが必要に応じてダウンロードして使用できるようにしています。

InternLm-ChatBodeは、ポルトガル語に対して微調整された言語モデルで、InternLM2をベースに開発され、UltraAlpacaデータセットで最適化されています。

Metaが開発した80億パラメータの大規模言語モデルで、対話シーンに最適化され、実用性とセキュリティを兼ね備えています。

Llama 3 70B InstructのGGUF形式のバージョンで、より効率的なローカル実行体験を提供します。

Mistral 7B Instruct v0.2は、Mistral 7Bモデルをベースにした指令微調整版で、テキスト生成タスクに適しています。

MetaのLlama 2 13BモデルのGPTQ量子化バージョンで、効率的な推論に適しています。

OpenChatは一連のオープンソース言語モデルで、多様で高品質な多輪対話データセットで微調整され、限られたデータで高性能を実現することを目的としています。

sentence-transformers/all-mpnet-base-v2をベースに初期化された文章変換器モデルで、MultiWOZデータセットの少サンプルコンテキスト例検索用に設計されています。

これは36億のパラメータを持つ日本語GPT - NeoXモデルで、命令微調整を行っており、命令に従う対話エージェントとして機能します。

StableVicuna-13BはVicuna-13B v0モデルをベースに、RLHFで微調整された対話モデルで、4ビットGPTQ量子化形式を採用しています。

BlenderBotはオープンドメインチャットボットモデルで、多輪対話と様々な対話スキルの融合に特化しています。

DialoGPTは、Microsoftが開発したGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、人間に似た対話応答を生成するために特化しています。

このモデルはTAPASの大型バージョンで、順序質問応答(SQA)タスクでファインチューニングされ、表関連の質問応答シーンに適しています。

Transformerアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、様々な自然言語処理タスクをサポートします。

DialoGPTは、Microsoftが開発したGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、自然で流暢な対話応答の生成に特化しています。

GPT-Jアーキテクチャに基づく4億500万パラメータのスロバキア語生成モデル。訓練データには様々なタイプのテキストが含まれています。

DialoGPTは、Microsoftが公開した対話生成の事前学習モデルで、GPTアーキテクチャに基づいており、多輪対話タスクに特化して設計されています。

DialoGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、「リックとモーティ」のリック・サンチェスをキャラクター設定とし、キャラクターのスタイルに合った対話内容を生成できます。

DialoGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、アニメキャラクターの結城明日奈（Asuna）をスタイルの特徴としています。

DialoGPTアーキテクチャに基づくハリー・ポッターテーマの対話生成モデルで、ハリー・ポッターシリーズのキャラクターを模倣して対話できます。