# 複雑な命令理解

Qwentile Λ 2.5 32B指導モデルは、複数の優れたモデルを標準化ノイズ除去フーリエ補間融合した成果で、思考能力と創造的出力を融合しています。

Qwen2.5-14B-InstructはQwen2.5アーキテクチャに基づく140億パラメータの命令ファインチューニング大規模言語モデルで、s1Kデータセットでファインチューニング最適化されています。

Serpens-Opus-14B-ExpはQwen 2.5 14Bアーキテクチャに基づいて設計された140億パラメータのモデルで、推論能力を強化し、汎用推論や質問応答タスクに適しています。

OpenCerebrum-1.0-7b-SFTはLocutusque/OpenCerebrum-1.0-7b-SFTに基づく静的量子化モデルで、複数の量子化バージョンをサポートし、コード生成、数学、化学、生物学などの分野のテキスト生成やQ&Aタスクに適しています。

Qwen-2 72B Instructをファインチューニングしたモデルで、Claude 3モデルの散文品質を再現することを目的としています

これはllama.cppを使用してWizardLM-2-7Bを量子化したバージョンで、直交化bfloat16 safetensor重み処理に基づいており、マルチターン対話をサポートします。

WizardLM-2-8x22B-GGUFはマイクロソフトWizardLM-2-8x22BモデルのGGUF形式量子化バージョンで、複数のビット量子化をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

Dolphin Llama 13BはLlama 1アーキテクチャに基づく未審査言語モデルで、コンプライアンス対応に重点を置き、個別のアライメント層を追加するのに適しています。