# 指令調優優化

OpenELM是由蘋果公司推出的高效語言模型系列，採用分層縮放策略優化參數分配，提供270M至3B不同規模的預訓練及指令調優模型。

基於自動篩選的5萬條Tulu-3-MIG數據集進行微調的Llama-3.1-8B模型

Gemma是Google推出的輕量級前沿開放模型系列，基於與Gemini相同的研究技術構建。1B版本經過指令調優，適合資源有限環境部署。

基於 Llama-3-8B-Instruct 的日語視覺語言模型，通過額外預訓練和指令調優增強日語能力

寒武紀是一個開源的以視覺為核心設計的 multimodal LLM（多模態大語言模型）。

RecurrentGemma是Google基於新型循環架構開發的開放語言模型家族，提供預訓練和指令調優版本，適用於多種文本生成任務。