# 学術研究

LLM-jp-3.1-1.8bは日本国立情報学研究所によって開発された大規模言語モデルで、LLM-jp-3シリーズに基づき、指令事前学習を組み込んで指令遵守能力を強化しています。

LLM-jp-3.1-13b-instruct4は日本国立情報学研究所によって開発された大規模言語モデルで、指令事前学習により指令遵守能力が大幅に向上し、日本語や英語などの複数の言語をサポートしています。

Llama 3.3 Swallowは700億パラメータの大規模言語モデルで、Meta Llama 3.3をベースに構築され、英語能力を維持しながら日本語能力を強化しています。

CyberAgentがリリースした日本語大規模言語モデル、Qwen-32Bを蒸留して最適化

日本国立情報学研究所によって開発された大規模言語モデルで、日本語と英語をサポートし、指令微調整機能を備えています。

LLaVA-Next-Videoはオープンソースのマルチモーダル対話ロボットで、大規模言語モデルのファインチューニングにより訓練され、動画とテキストのマルチモーダルインタラクションをサポートします。

神経4数学-7bは、複数の7BパラメータモデルをLazyMergeKitで統合した数学特化モデルで、数学関連タスクに特化しています。

LLaVAはTransformerアーキテクチャに基づくオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、量子化技術により様々なサイズと品質のバランスを取ったモデルバージョンを提供します。

DeepSeekMathは数学分野に特化したモデルで、商用利用をサポートし、MITライセンスに準拠しています。

LLaVA 1.6 34Bはオープンソースのマルチモーダルチャットボットモデルで、マルチモーダル命令追従データで大規模言語モデルをファインチューニングして開発されました。画像テキストからテキスト生成タスクをサポートします。

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、マルチモーダル指示追従データを用いて大規模言語モデルの微調整を行っています。

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、マルチモーダル指示追従データで大規模言語モデルをファインチューニングして訓練されています。

VinaLLaMAはLLaMA2アーキテクチャを基にしたベトナム語大規模言語モデルで、ベトナム語のテキスト生成と理解タスクをサポートします。

VinaLLaMAはLlama2アーキテクチャを基に構築された、ベトナム語に特化して最適化された大規模言語モデルです。

これはクリエイティブ・コモンズ表示-非営利4.0国際ライセンスに基づいて公開されたモデルです。詳細はモデルページを参照してください。

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、LLaMA/Vicunaアーキテクチャをベースに、マルチモーダル命令追従データで微調整されています。

DiscoLM 70bはLaionのLeoLM 70bを基に開発された70Bパラメータの多言語モデルで、追加のドイツ語テキスト事前学習と命令微調整により英語とドイツ語能力が強化されています

このモデルはクリエイティブ・コモンズ表示-非営利4.0国際ライセンスに準拠しており、非商用目的の知識共有に適しています。

深言科技と清華大学NLP研究所が共同でオープンソース化した中日バイリンガル大規模言語モデル。数兆トークンの高品質データで事前学習され、8Kコンテキストウィンドウ処理能力を備える

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、LLaMA/VicunaモデルをGPT生成のマルチモーダル指示データで微調整してトレーニングされています。

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、LLaMA/Vicunaを微調整し視覚能力を統合、画像とテキストのインタラクションをサポートします。

Open Cabrita 3Bはポルトガル語に最適化されたオープンソースの大規模言語モデルで、LLaMAアーキテクチャを基に、外国語と英語モデルの性能差を縮めることを目的としています。

このモデルはクリエイティブ・コモンズ表示-非営利4.0国際ライセンスの下で公開されており、非商用目的での使用が可能で、原作者の表示が必要です。

LLaMA-30bは300億のパラメータを持つ大規模言語モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。

LLaMA-7bはMetaが公開したオープンソースの大規模言語モデルで、パラメータ規模は70億で、自然言語処理タスクに適しています。

繁体中国語のtransformersモデルと自然言語処理ツールを提供