# 指令微調整

騰訊混元A13B指令モデルの量子化バージョンで、技術的手段により性能を維持しながら実行効率を向上させます。

Gemma 3nはGoogleが開発した軽量で最先端のオープンソースのマルチモーダルモデルファミリーで、Geminiモデルと同じ研究と技術に基づいて構築され、テキスト、オーディオ、ビジュアル入力をサポートします。

Fanar-1-9B-Instructは、カタール計算研究機関（QCRI）によって開発された強力なアラビア語 - 英語の大規模言語モデルです。現代標準アラビア語と複数のアラビア方言をサポートし、イスラムの価値観とアラビア文化に整合しています。

このモデルはQwen/Qwen2.5-1.5B-Instructをベースに微調整されたテキスト生成モデルで、TRLを使用して訓練され、テキスト生成タスクに強力なサポートを提供します。

Spatial-LLaVA-7BはLLaVAモデルを微調整したマルチモーダルモデルで、空間関係推論能力の向上に特化しており、マルチモーダル研究やチャットボット開発に適しています。

Gemma 3 12Bは大型言語モデルで、GGUF形式の量子化バージョンを提供し、ローカルデプロイと使用に適しています。

Llama 3.1アーキテクチャに基づく8Bパラメータの言語モデルで、mergekitを使って複数の専門モデルをマージして作成され、テキスト生成タスクで優れた性能を発揮します。

Magnolia-v3-Gemma2-8k-9Bは、mergekitを使って事前学習言語モデルをマージすることで作成されたモデルで、テキスト生成に新しい解決策を提供します。

LumimaidとMagnum v4をDELLAマージ方法でマージし、Claude入力最適化を施したNemoモデルを加えた12Bパラメータの大規模言語モデル

Gemma-SEA-LION-v3-9Bは、東南アジア地域向けに最適化された多言語大規模言語モデルで、11種類の東南アジアの公用語をサポートしています。

SnakModelは、デンマーク語用に特別に設計された70億パラメータの大規模言語モデルで、Llama 2アーキテクチャに基づいており、コペンハーゲンIT大学によって開発されました。

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。

これはmistralai/Mistral-Small-Instruct-2409に基づくアブレーションモデルで、主にテキスト生成タスクに使用されます。

Meltemi 7B Instruct v1.5は、Mistral 7Bをベースに改良されたギリシャ語指令微調整大規模言語モデルで、ギリシャ語の自然言語処理タスクに特化しています。

Mini Magnumはmagnum-72b-v1の軽量化バージョンで、Claude 3シリーズ（特にSonnetとOpus）のテキスト品質を再現することを目的としています。Mistral-Nemo-Base-2407をベースに微調整され、新しい汎用指令データセットを追加して、一貫性と整合性を向上させています。

Mistral-Nemo-Instruct-2407はMistralアーキテクチャに基づく指令微調整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。

NorwAI-Mixtral-8x7Bをベースに指令調整を行ったノルウェー語の大規模言語モデルで、約9000件の高品質なノルウェー語指令で最適化されています。

Ko-Llama-3-8B-Instructは、韓国語言語モデルの性能向上を目的として開発されたモデルで、Meta-Llama-3-8B-Instructをベースに教師付き微調整を行っています。

MMedLMは医学分野に特化した多言語言語モデルで、Llama 3アーキテクチャに基づいており、医学質問応答などのタスクで優れた性能を発揮します。

meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instructをベースに最適化された言語モデルで、スペイン語テキスト生成に長けています。

Llama 3 70B InstructのGGUF形式のバージョンで、より効率的なローカル実行体験を提供します。

Mistral 7B Instruct v0.2は、Mistral 7Bモデルをベースにした指令微調整版で、テキスト生成タスクに適しています。

OpenMathモデルは、テキスト推理とPythonインタープリターで実行されるコードブロックを統合することで、数学問題を解くために特別に設計されています。OpenMathInstruct-1データセットを基に訓練され、180万の数学問題と解決策のペアを含んでいます。

PiVoT-0.1-Evil-aはMistral 7Bをベースに微調整された韓英バイリンガルモデルで、さまざまな量子化形式のGGUFファイルを提供し、異なるハードウェア環境に適しています。

Mistral 7B Instruct v0.1のGPTQ量子化バージョンで、ExLlamaまたはTransformersフレームワークでの実行をサポートします。

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットモデルで、Transformerアーキテクチャに基づき、GPTが生成したマルチモーダル指令追従データでLLaMA/Vicunaを微調整することで得られます。