# 多輪対話の最適化

Llama-4-Scout-17B-16E-InstructはMetaがリリースした17Bパラメータの命令微調整大規模言語モデルで、量子化処理を行って実行効率を向上させています。

これはLlama-4-Scout-17B-16E-Instructの軽量版で、ユーザーにより精簡化された使用選択肢を提供します。

xLAM-2は、高度なデータ合成とトレーニングパイプラインに基づいて構築された大型アクションモデルで、多輪対話とツール使用に長け、ユーザーの意図を実行可能なアクションに変換できます。

Llama 3.1 SwallowはMeta Llama 3.1をベースに構築された大規模言語モデルシリーズで、継続的事前学習により日本語能力を強化し、同時に英語能力を維持しています。

Sunfallモデルは、Llama-3.1-8B-Stheno-v3.4をベースに開発された自然言語処理モデルで、特定の機能とアプリケーションシーンに適しています。

Lumimaid 0.2はMeta-Llama-3.1-70B-Instructをベースにしたモデルで、データセットに関しては0.1バージョンに比べて大幅な向上が見られ、データのクリーニングと最適化を行ったことで、より質の高い使用体験を提供します。

LoRA技術を通じてLlama-3.1-8B-Instructモデルの拒否応答問題を解消しました。

これはMistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータのモデルで、ロールプレイングタスクに特化しており、キャラクターカードの設定に従ったインタラクションを行うように特別に設計されています。

VicunaはLLaMAをベースに微調整されたオープンソースのチャットボットで、ユーザーが共有した対話データを使って訓練され、学術研究に適しています。

ハリー・ポッターをテーマにした対話生成モデルで、ハリー・ポッターシリーズのキャラクターを模した対話ができます。

GPTアーキテクチャに基づく対話型AIモデルで、自然言語の理解と生成に特化しています。

トニー・スターク（アイアンマン）の対話スタイルを模倣したGPTモデルで、機知に富んだ対話能力と科学技術分野の専門知識を持っています。

ハリー・ポッターシリーズ作品を基に訓練された対話生成モデルで、ハリー・ポッターの世界のキャラクターを模倣して対話することができます。