# 大語言模型微調

基於Qwen/Qwen3-30B-A3B微調的Python編程專用模型，專注於代碼生成任務

該模型是基於Qwen2.5-14B-Instruct微調而來的文本生成模型，使用TRL庫進行訓練。

Z1是一個基於Qwen2.5-Coder-7B-Instruct的大語言模型，專注於通過思維遷移進行高效推理。

基於Qwen2.5-32B-Instruct開發的日語推理模型，融合了QwQ-32B的ChatVector，優化了日語推理性能。

基於Qwen 2.5 14B Instruct微調的引文意圖分類模型，專門用於科學出版物中的引文意圖分類。

LLM2Vec是一種將僅解碼器的大語言模型轉換為文本編碼器的簡單方法，通過啟用雙向注意力、掩碼下一詞預測和無監督對比學習實現。

MiniCPM-重排序器是由面壁智能與清華大學自然語言處理實驗室、東北大學信息檢索小組聯合研發的中英雙語文本重排序模型，具備卓越的中英文及跨語言重排序能力。

Chameleon-7b是基於Lumina-mGPT倉庫轉換的檢查點模型，旨在簡化模型初始化過程。

VideoLLaMA 2 是一個多模態大語言模型，專注於提升視頻理解中的時空建模與音頻理解能力。

ChemVLM是一個多模態大語言模型，專注於化學領域的應用，結合了文本和圖像處理能力。

該模型是基於EEVE-韓語指導-10.8B-v1.0微調的，用於評估RAG（檢索增強生成）中針對問題的檢索上下文是否正確，並以'是'或'否'回答。

基於Yi-6b微調的文本風格遷移模型，能夠將輸入文本改寫為《三國演義》的文學風格

基於NoticIA數據集微調的西班牙語標題黨新聞摘要生成模型，能揭示聳動標題背後的真實內容

OneKE是由螞蟻集團與浙江大學聯合研發的雙語大語言模型，專注於知識抽取任務，支持中英文多領域信息抽取。

基於BioBART模型微調的PET報告自動印象生成模型，用於從PET檢查發現中生成個性化的臨床印象。

基於EleutherAI/polyglot-ko-5.8b模型，使用多個韓語指令數據集進行訓練的聊天模型

CoEdIT-xxl是基於google/flan-t5-xxl模型微調的大型文本編輯模型，專門用於根據指令進行文本修訂任務。