# 研究用途

このモデルはcanopylabs/3b-zh-ft-research_releaseから変換されたGGUF形式のモデルで、中国語テキスト生成タスクに適しています。

これはcanopylabs/3b-zh-ft-research_releaseからGGUF形式に変換された中国語言語モデルで、テキスト生成タスクに適しています。

これはMLXフォーマット変換に基づくドイツ語テキスト音声変換モデルで、ドイツ語言語処理タスクをサポートします。

これは韓国語に最適化された3Bパラメータ規模の言語モデルで、llama.cppとの互換性のためにGGUF形式に変換されています。

Sheared-LLaMA-1.3B-PrunedはLlama-2-7bから剪枝された1.3Bパラメータモデルで、追加の事前学習は行われておらず、主に剪枝技術とその影響を研究するために使用されます。

Pile-T5基本版はT5xライブラリを使用し、The Pileデータセットで訓練されたエンコーダ-デコーダモデルで、MLM目標で200万ステップ、約2兆トークン訓練されています。

Yi-Ko-6Bは01-ai/Yiモデルの進化版で、語彙表を拡張し韓国語/英語コーパスを追加事前学習した韓英バイリンガルテキスト生成をサポートします。

microsoft/phi-1_5モデルをベースにIFprompMKRデータセットを使用してqlora微調整を行ったバージョンで、主にテキスト生成タスクに使用されます。

画像-テキストペアで事前学習された視覚言語モデルで、Llama-2 70Bアーキテクチャに基づき、画像キャプション生成タスクに適しています。

Pile-T5 Large は T5x ライブラリを使用し、The Pile データセットでトレーニングされたエンコーダ-デコーダモデルで、主に英語のテキストからテキストを生成するタスクに使用されます。

Llama2 70Bモデルを韓国語データセットでファインチューニングしたバージョンで、韓国語と英語のテキスト生成タスクに特化

LLaVAはオープンソースのマルチモーダルチャットボットで、LLaMA/Vicunaを基にGPTが生成したマルチモーダル指示追従データでファインチューニングされています。

このシリーズのリポジトリではMeta AIのLLaMAとLLaMA 2大規模言語モデルを再現していますが、モデル規模は大幅に縮小されており、llama1_s実験版は18億パラメータ、llama2_xs実験版はわずか4.6億パラメータです。

llama-13bを微調整したオープンソースのチャットボットで、16kのコンテキスト長をサポートし、ShareGPTプラットフォームのユーザーが共有した対話からトレーニングデータを取得

OPTはMeta AIが公開したオープンソースの大規模言語モデルシリーズで、パラメータ規模は1.25億から1750億まであり、大規模言語モデルのオープンな研究を促進することを目的としています。