%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Consilience 40b 7Y9v38s5
Nous Consilience 40Bは400億パラメータの生成型テキストモデルで、分散型手法でゼロから事前学習され、複数言語をサポートし、人間の多様な創造的産出を代表します。
大規模言語モデル 複数言語対応
C
PsycheFoundation
44
3
Gemma 2 Llama Swallow 27b It V0.1
Gemma-2アーキテクチャを基にした日本語強化大規模言語モデル。継続的な事前学習により日本語能力を大幅に向上させつつ、元の英語能力を保持
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応G
tokyotech-llm
27
1
Llama 3.1 70B Japanese Instruct 2407
これはMeta-Llama-3.1-70B-Instructを基に継続事前学習された日本語大規模言語モデルで、日本語と英語をサポートしています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
cyberagent
343
74
Llama 3 Swallow 8B V0.1
Meta Llama 3をベースに構築された日本語強化大規模言語モデル。継続的な事前学習と指示微調整により日本語処理能力を向上
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
tokyotech-llm
2,230
10
Llama 3 Youko 8b
Meta-Llama-3-8Bを基に、日本語と英語の混合データセットで220億トークンの継続事前学習を行った日本語最適化モデル
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
rinna
1,249
60
Swallow MX 8x7b NVE V0.1
Apache-2.0
Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1はMixtral-8x7B-Instruct-v0.1を基に継続事前学習を行った混合専門家モデルで、主に日本語能力を強化しています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応S
tokyotech-llm
1,293
29
Saul 7B Base
MIT
法律分野に特化した大規模命令言語モデルで、Mistral-7Bを基に継続事前学習を行ったもの
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語S
Equall
484
29
Swallow MS 7b V0.1
Apache-2.0
Swallow-MS-7b-v0.1はMistral-7B-v0.1を基に継続事前学習した日本語強化モデルで、TokyoTech-LLMによって開発され、日本語タスクで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応S
tokyotech-llm
736
27
Vbd Llama2 7B 50b Chat
LLaMA2-7Bをベースにベトナム語に最適化した対話モデル。継続的な自己教師あり学習と教師あり微調整によりベトナム語能力を強化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応V
LR-AI-Labs
25
26
K 12BERT
Apache-2.0
K-12BERTはK-12基礎教育分野のデータを用いた継続事前学習によって得られたBERTモデルで、教育シーンに最適化されています
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語K
vasugoel
50
9
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98