# 学術研究最適化

Qwen2.5-Math-7Bを基に改良されたモデルで、コンテキストウィンドウを拡張し推論能力を最適化

OLMo 2 1Bはアレン人工知能研究所が公開したオープン言語モデルシリーズの中で最小のモデルで、OLMo-mix-1124で事前学習され、中間トレーニング段階でDolmino-mix-1124データセットが使用されました。

GaMS-9B-InstructはGoogleのGemma 2シリーズを改良したスロベニア生成モデルで、スロベニア語、英語、および一部のクロアチア語、セルビア語、ボスニア語をサポートし、テキスト生成タスクに特化しています。

Teuken-7B-instruct-research-v0.4は、指令微調整された70億パラメータの多言語大規模言語モデルで、24種類のEU公式言語をサポートし、欧州の価値観と多言語タスクシナリオに特化しています。

BritLLMは未加工の事前学習モデルで、英国の複数の地域言語をサポートし、様々な自然言語処理タスクに適用可能ですが、ほとんどの使用シナリオに適応させるためにはさらなる微調整が必要です。

DiscoLM 70BはLeoLM 70Bを基にしたドイツ語最適化大規模言語モデルで、英語とドイツ語をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Yi-34Bモデルをファインチューニングしたオープンソース対話モデルで、1500万件の高品質コーパスで訓練され、優れたインタラクション体験を提供します。

Camel-Platypus2-70B は Platypus2-70B と qCammel-70-x を統合した大規模言語モデルで、LLaMA 2 アーキテクチャに基づき、STEM と論理的推論タスクに特化しています。

Platypus2-70B-instructはLLaMA 2アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、garage-bAIndとupstageAIのモデルを統合したもので、命令追従と論理的推論タスクに特化しています。

スタンフォードAlpacaデータセットでファインチューニングされた7BパラメータLLaMaモデル、オープンリソースの命令チューニングに特化

中央研究院詞庫小組によって開発されたミニ中国語BERTモデルで、繁体字中国語の自然言語処理タスクに適しています

中央研究院詞庫小組によって開発された繁体中国語Transformerモデル、ALBERT、BERT、GPT2などのアーキテクチャ及び自然言語処理ツールを含む

WITSデータセットでファインチューニングされたイタリア語ウィキペディア要約モデルで、イタリア語テキストから簡潔な要約を生成できます。

繁体中国語向けtransformersモデル及び自然言語処理ツールを提供