# 大規模モデルの最適化

Qwen2.5-VL-32B-InstructモデルをベースとしたFP8量子化バージョンで、ビジュアル - テキスト入力とテキスト出力をサポートし、効率的な推論シーンに適しています。

Llama 4シリーズはMetaが開発したネイティブマルチモーダルAIモデルで、ハイブリッドエキスパートアーキテクチャを採用し、テキストと画像のインタラクションをサポートし、様々な言語とビジュアルタスクで卓越した性能を発揮します。

LLM4Decompileはx86アセンブリ命令をC言語コードに逆アセンブルするモデルで、V2シリーズはより大きなデータセット（20億トークン）を使用して学習され、性能が大幅に向上しています。

これはwav2vec2 XLS - Rアーキテクチャに基づく自動音声認識モデルで、ノルウェーのブークマール語に特化して最適化され、NPSCデータセットで訓練されています。