# 大規模パラメータモデル

TRELLISはテキスト条件付きの大規模3D生成モデルで、構造化された3D潜在変数を使用してスケーラブルで多機能な3Dコンテンツ生成を実現します。

Seed-Coder-8B-Reasoning は ByteDance-Seed によって開発された 8B パラメータ規模の大規模言語モデルで、コード生成と推論タスクに特化しています。

このモデルはFastConformerアーキテクチャに基づく日本語自動音声認識(ASR)モデルで、NVIDIAによって開発されMLXフォーマットに変換されました。

Gemma 3 27BはGoogleが開発した大規模事前学習言語モデルで、パラメータ規模は270億、様々な自然言語処理タスクに適しています。

Meta Llama 3.2シリーズ90Bパラメータのマルチモーダル大規模言語モデル、視覚的指示理解をサポート、Unsloth動的4ビット量子化で最適化

NLLB-200は200言語をサポートするニューラル機械翻訳モデルで、低リソース言語の翻訳研究に焦点を当てています。

NVIDIAのスペイン語モデルをベースにしたカタルーニャ語 - スペイン語バイリンガル自動音声認識モデル

IndicConformerは、混合CTC-RNNTアーキテクチャに基づくConformer自動音声認識モデルで、ウルドゥー語音声の書き起こしに特化しています。

IndicConformerは、混合CTC-RNNTアーキテクチャに基づくConformer自動音声認識モデルで、ネパール語に特化して最適化されています

IndicConformerは、混合CTC-RNNTアーキテクチャに基づくConformer自動音声認識(ASR)モデルで、ヒンディー語音声の文字起こしをサポートします。

Code LlamaはMetaがリリースした事前学習済み生成テキストモデルシリーズで、コード生成と理解タスク専用に設計されています。このモデルは340億パラメータのPython専用バージョンです。

Code LlamaはMetaがリリースした70億から340億パラメータのコード生成と理解モデルシリーズで、このバージョンは340億パラメータのベースモデルです

これは7.8億パラメータを持つ大規模なTransformerモデルで、音楽生成とトランスクリプションタスクに特化しており、アンティシペーショントレーニング手法を採用しています。

StarChat2はStarCoder2をファインチューニングした160億パラメータのプログラミングアシスタントモデルで、対話とコード生成タスクに優れています

PhoGPTはオープンソースの40億パラメータベトナム語生成モデルシリーズで、基本事前学習モデルPhoGPT-4Bとその会話バリアントPhoGPT-4B-Chatを含みます。

PhoGPTは現在最先端の40億パラメータベトナム語生成モデルシリーズで、基本事前学習単一言語モデルPhoGPT-4Bとその対話バリアントPhoGPT-4B-Chatを含みます。

AutoDev Coderはdeepseek-coder-6.7b-instructモデルを微調整した大規模言語モデルで、コード生成とプログラミング支援タスクに特化しています。

Parakeet RNNT 1.1BはNVIDIA NeMoとSuno.aiが共同開発した自動音声認識モデルで、FastConformer Transducerアーキテクチャに基づき、約11億のパラメータを持ち、英語音声の書き起こしをサポートします。

NLLB-MoEはMetaが開発した混合専門家機械翻訳モデルで、200言語をサポートし、現在最も先進的なオープンアクセス機械翻訳モデルの一つです。

wmt16データセットでファインチューニングされた多言語翻訳モデルで、ロシア語から英語への翻訳タスクをサポート

CodeFuse-13BはGPT-NeoXフレームワークでトレーニングされた130億パラメータのコード生成モデルで、40以上のプログラミング言語をサポートし、最大4096文字のコードシーケンスを処理できます。

CodeLlama-13b-InstructはMetaがリリースした130億パラメータの命令チューニングコード生成モデルで、安全な命令追従とコードアシスタントアプリケーション向けに設計されています

Code LlamaはMetaが開発したコード生成と理解の大規模モデルシリーズで、このバージョンは130億パラメータのPython専用バリアントです

Code Llama 13Bは130億パラメータの生成型コードモデルで、汎用コード合成と理解のために設計されています

Code LlamaはMetaが開発した70億パラメータのコード生成モデルで、汎用コード合成と理解をサポート

Llama2 70Bモデルを韓国語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、韓国語と英語のテキスト生成タスクに特化

ペルシア語に最適化された13億パラメータの言語モデル、mGPT-XL (1.3B)を基にした詳細なチューニング

Palmyra-Med-20bは200億のパラメータを持つ医学分野の大規模言語モデルで、Palmyra-Largeを医学データセットで微調整したもので、医学対話と質問応答タスクに長けています。

InstructCodeT5+ 16Bはオープンソースの大規模コード言語モデルで、エンコーダー-デコーダーアーキテクチャを採用し、多様なモードをサポートし、幅広いコード理解と生成タスクに適しています。

NLLB-200は200言語をサポートする大規模多言語機械翻訳モデルで、パラメータ数は33億に達します

replit-code-v1-3bは、コード補完に特化した2.7Bパラメータの因果言語モデルで、Replit, Inc.によって開発されました。

NLLB-200-3.3Bは、FLORES-200データセットでトレーニングされた200言語をサポートする大規模多言語翻訳モデルです。

ConvNeXt-V2に基づく自己教師あり特徴表現モデルで、全畳み込みマスク自己符号化器フレームワーク(FCMAE)を使用して事前学習されており、画像分類や特徴抽出タスクに適しています。

GALACTICAは大規模な科学コーパスで訓練された言語モデルで、引用予測や科学質問応答など、様々な科学タスクを実行できます。

ERNIE 3.0は、言語理解と生成を目的とした大規模な知識拡張事前学習モデルで、百度によって開発されました。

CodeT5はPython言語のNTP目標で事前学習された大規模なエンコーダ-デコーダモデルで、コード理解と生成タスクに特化しています

これは標準中国語音声を転写するための大規模なConformer-Transducerモデルで、約1.2億のパラメータを持ち、AISHELL-2データセットでトレーニングされました。

これはドイツ語自動音声認識のための大規模Conformer-CTCモデルで、NVIDIAが数千時間のドイツ語音声データでトレーニングおよび最適化しました。

CodeGenはプログラム合成のための自己回帰型言語モデルシリーズで、CodeGen-Mono 6BはPythonプログラミング言語データセットでさらに事前学習された60億パラメータモデルです。

DeBERTaV3はELECTRAスタイル事前学習と勾配分離埋め込み共有技術によりDeBERTaを改良し、自然言語理解タスクで優れた性能を発揮