# 対話型インタラクション

MedGemma-27B-Text-IT-BF16は、MLX形式に変換された大規模言語モデルで、医療健康分野のテキスト処理タスクに特化しています。

Qwen/Qwen2-VL-2B-Instructをファインチューニングしたマルチモーダルモデルで、OCR、画像からテキストへの変換、LaTeX数式解決、手書き認識に最適化

AtlaAI/Selene-1-Mini-Llama-3.1-8Bを変換したGGUF形式モデルで、テキスト生成タスクに適しており、複数のヨーロッパ言語をサポートしています。

VARCO-VISION-14B は強力な英韓視覚言語モデル（VLM）で、画像とテキスト入力をサポートし、テキスト出力を生成し、ローカライゼーション、引用、OCR機能を備えています。

Gemma-7Bをファインチューニングした韓英双方向翻訳モデルで、高品質な韓国語と英語間の相互翻訳タスクに特化

このプロジェクトはYOLO物体検出モデルとLLaMa 2 7b大規模言語モデルを統合し、視覚障害者の日常移動を支援するナビゲーションサポートを目的としています。

TAPASは表形式データの対話型質問応答タスクを処理するために事前学習とファインチューニングを行った表ベースの質問応答モデルです。

TAPASは表形式データに基づく質問応答モデルで、この小型バージョンはSQAデータセットでファインチューニングされており、対話シナリオにおける表形式質問応答タスクに適しています。

これは多機能な大規模言語モデルで、自然言語テキストを理解し生成することができます