# 軽量テキスト生成

DMind-1-miniは軽量なテキスト生成モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。

llama.cppで生成された0.5Bパラメータ規模のテキスト生成モデルで、命令型テキスト生成タスクをサポート

これはQwen3-0.6B-abliteratedモデルを基にした量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化されており、テキスト生成タスクに適しています。

このリポジトリにはQwen/Qwen3-0.6BのGGUFフォーマットモデルファイルが含まれており、TensorBlock提供のマシンで量子化処理され、llama.cppと互換性があります。

Qwenチームが提供するQwen3-0.6BのLlamacpp imatrix量子化バージョンで、llama.cppを使用して量子化され、LM Studioまたはllama.cppベースのプロジェクトで実行可能です。

Qwen2-96MはQwen2アーキテクチャに基づくマイクロ言語モデルで、9600万パラメータを含み、8192トークンのコンテキスト長をサポートし、英語テキスト生成タスクに適しています。

Phi-3.5-mini-instructのGGUF形式モデルファイルで、テキスト生成タスクに適しています。

Gemma-2-2b-it-abliteratedはGoogle Gemmaアーキテクチャに基づく2.2Bパラメータの言語モデルで、量子化処理が施されており、テキスト生成タスクに適しています。

GemmaはGoogleが開発した軽量オープンソース大規模言語モデルで、Geminiと同じ技術を基に構築されており、テキスト生成タスクに適しています。

Phi-3-mini-4k-instructの4ビット量子化バージョンで、bitsandbytesツールを使用して量子化され、微調整用に設計されています。

これはQwen1.5-MoEアーキテクチャに基づくランダム初期化の小型モデルで、float16精度を採用し、テキスト生成タスクに適しています。

phi-2-super-GGUF は abacaj/phi-2-super モデルの GGUF 量子化バージョンで、ローカル実行とテキスト生成タスクに適しています。

Minueza-32M-Baseは3200万パラメータを持つベースモデルで、大量の英語テキストコーパスに基づいて完全に訓練されており、テキスト生成タスクに適しています。

GemmaはGoogleが提供する軽量オープンソース大規模言語モデルシリーズで、Geminiモデルを構築した技術を基盤とし、20億パラメータの基本バージョンを提供します。

Phi2アーキテクチャに基づく2億パラメータの中国語因果言語モデル、テキスト生成タスクをサポート

TinyLLama-v0は軽量言語モデルで、GGUFフォーマットで提供され、テキスト生成タスクに適しています。