# 日本語能力強化
Llama 3.3 Swallow 70B V0.4
Llama 3.3 Swallowは700億パラメータの大規模言語モデルで、Meta Llama 3.3をベースに構築され、英語能力を維持しながら日本語能力を強化しています。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

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tokyotech-llm
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3
Llama 3.1 Swallow 70B Instruct V0.3
Llama 3.1 SwallowはMeta Llama 3.1をベースに構築された大規模言語モデルシリーズで、継続的事前学習により日本語能力を強化し、同時に英語能力を維持しています。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

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Llama 3.1 Swallow 8B Instruct V0.3
Llama 3.1 SwallowはMeta Llama 3.1をベースに構築された大規模言語モデルシリーズで、持続的事前学習により日本語能力を強化し、同時に英語能力を維持しています。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

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tokyotech-llm
16.48k
20
Llama 3.1 Swallow 8B Instruct V0.2
Llama 3.1 SwallowはMeta Llama 3.1モデルをベースに持続的事前学習を行った大規模言語モデルシリーズで、日本語能力を強化しつつ英語能力も維持しています。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

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2,283
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Karakuri Lm 70b Chat V0.1
Other
KARAKURI LMはLlama 2をベースに構築された事前学習言語モデルで、日本語処理能力を強化し、日本語および多言語コーパスでさらに事前学習を行っています。
大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

K
karakuri-ai
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大規模言語モデル
Transformers Supports Multiple Languages

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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 English

C
ToddGoldfarb
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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 Chinese
R
uer
2,694
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