# 大規模モデル蒸留

これはQwen-14Bモデルをベースに微調整されたバージョンで、GRPO方法を用いて訓練され、テキスト生成タスクに適しています。

DeepSeek-qwen-Bllossom-32BはDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bモデルを基に構築され、韓国語環境での推論性能を向上させることを目的としています。

ModernBERTアーキテクチャに基づく医療テキストの安全性と倫理を評価する分類器

Llama-3.3-70B-Instruct-FP8-dynamicは最適化された大規模言語モデルで、活性化関数と重みをFP8データ型に量子化することで、GPUメモリの必要量を削減し、計算スループットを向上させ、多言語の商用および研究用途をサポートします。

Ultravoxは、事前学習済みのLlama3.1-70B-InstructとWhisper-mediumバックボーンを基に構築されたマルチモーダル音声大規模言語モデルで、音声とテキストの両方を入力として受け取ることができます。

このモデルはmicrosoft/Florence-2-largeのファインチューニング版で、Ejafa/ye-popデータセットの4万枚の画像サブセットでトレーニングされ、アノテーションはTHUDM/cogvlm2-llama3-chat-19Bによって生成されました。画像からテキストへのタスクに特化しています。