# 大規模パラメータ最適化

これはQwen2.5-14Bアーキテクチャに基づくマルチモデル融合の結果で、Model Stock融合手法を用いており、22の異なるソースからの14Bパラメータ規模のモデルを統合しています。

Stella 400M v5は英語テキスト埋め込みモデルで、複数のテキスト分類および検索タスクで優れた性能を発揮します。

Llama 3.1をファインチューニングした多言語テキスト要約モデルで、英語、スペイン語、中国語をサポートし、最適化されたTransformerアーキテクチャとRLHF技術により出力を最適化しています。

これは大規模ニューラルネットワークに基づくオープンドメイン対話モデルで、複数の対話スキルを統合して自然な会話が可能です。