# 指示追従

Shisa V2はShisa.AIが訓練したバイリンガル(日本語/英語)汎用チャットモデルシリーズで、Llama-3.3-70B-Instructを基に最適化され、日本語タスクの性能向上に注力しながら英語能力を維持しています。

Lamarckvergence-14B は、mergekit によって統合された事前学習済み言語モデルで、Lamarck-14B-v0.7 と Qwenvergence-14B-v12-Prose-DS を統合したものです。Open LLM リーダーボードでは、15B パラメータ以下のモデルの中で1位を獲得しています。

LLaVA-NeXT-Videoはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、動画と画像データの混合トレーニングにより最適化され、優れた動画理解能力を備えています。

LLaVA-NeXT-Videoはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、動画と画像データの混合トレーニングにより優れた動画理解能力を獲得し、VideoMMEベンチマークでオープンソースモデルのSOTAレベルを達成しました。

LLaVA-Next-Videoはオープンソースのマルチモーダルダイアログモデルで、大規模言語モデルをマルチモーダル指示追従データで微調整しており、ビデオ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。

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。

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。

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LLMをファインチューニングして訓練されています。このバージョンはGGUF量子化バージョンで、複数の量子化オプションを提供します。

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。

OpenChat 3.5 7BはMistralアーキテクチャに基づく7Bパラメータの大規模言語モデルで、OpenChatチームによって開発され、Apache 2.0ライセンスで公開されています。

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。

指示追従能力を備えた初の説明可能なメンタルヘルス分析オープンソース大規模言語モデル