# 高パラメータモデル

mergekitツールを使用して融合された8Bパラメータの言語モデルで、パススルー(Passthrough)融合方法を用いて生成

MITREは多言語対応のデコーダのみのモデルで、多対多翻訳タスク向けに設計されており、5つの語族にまたがる24言語間の552方向の直接翻訳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。

Tucano-2b4は、ポルトガル語に特化して原生事前学習を行った大規模言語モデルで、トランスフォーマーアーキテクチャに基づき、2000億トークンのGigaVerboデータセットで学習されました。

Velara 11B v2はMistralアーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しており、Alpaca-InstructOnly2プロンプトテンプレートを採用しています。

Vision Transformer（ViT）ベースの画像分類モデルで、Google ResearchがJAXフレームワークでImageNet-21kで事前学習後、PyTorchに移植。特徴抽出やファインチューニングに適しています。

Vision Transformer (ViT)ベースの画像分類モデルで、ImageNet-21kで事前学習されており、特徴抽出やファインチューニングのシナリオに適しています。

Vision Transformerに基づく画像分類モデルで、ImageNet-21kで事前学習されており、特徴抽出やファインチューニングに適しています

FocalNetは焦点変調ネットワークに基づく画像分類モデルで、マイクロソフトチームによってImageNet-22kデータセットで事前学習されました。

ConvNeXt-V2ベースの自己教師あり特徴表現モデルで、全畳み込みマスク自己エンコーダーフレームワーク(FCMAE)を使用して事前学習

Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、ImageNet-21kデータセットで事前学習されており、特徴抽出やファインチューニングのシナリオに適しています。

GPT-frはQuantmetryと形式言語学研究所(LLF)によって開発されたフランス語GPTモデルで、大規模で多様なフランス語コーパスでトレーニングされています。

このモデルは、facebook/wav2vec2 - xls - r - 1bをエストニア語データセットでファインチューニングした自動音声認識モデルです。