# 小規模パラメータで効率的

FlowerVLAはロボット操作タスク向けに事前学習された視覚-言語-動作モデルで、CALVIN ABCデータセットで訓練され、効率的なフローマッチングアーキテクチャを採用し、約10億パラメータのみです。

ロシア版のモダンな単方向・双方向エンコーダーTransformerモデルで、約2兆のロシア語、英語、コードデータのトークンで事前学習され、最大8,192トークンのコンテキスト長をサポートします。

Prem-1B-SQLはPrem AIが開発した10億パラメータのテキストからSQLへの変換モデルで、ローカル展開向けに設計されており、低スペックのGPUやCPUデバイスでの実行をサポートします。

このモデルはunsloth/Phi-3-medium-4k-instructをイタリア語翻訳データセットSeacomSrl/rag-dataで微調整した言語モデルです

Phi-1は13億パラメータのTransformerモデルで、Python基礎プログラミング向けに設計されており、HumanEvalベンチマークで50%以上の精度を達成

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。

これは1億6400万パラメータを持つPythonコード生成モデルで、StarCoderアーキテクチャに基づき、Pythonコード生成タスクに特化して最適化されています。

180Gの中国語データで訓練されたELECTRAモデルで、パラメータ数は少ないが性能に優れ、中国語自然言語処理タスクに適しています

これはmT5-smallモデルをベースにしたマルチタスクシステムで、トルコ語向けに特別に設計されており、回答抽出、質問生成、質問応答の3つのタスクを実行できます。