OLMo-2-1124-7B-DPO

多様なタスクに対応可能な高度なテキスト生成モデルです。

一般製品生産性テキスト生成自然言語処理

OLMo-2-1124-7B-DPOは、Allen Institute for AIによって開発された大規模言語モデルです。特定のデータセットを用いた教師ありファインチューニングと、DPOトレーニングが施されています。チャット、数学問題解答、テキスト生成など、様々なタスクにおいて高性能な結果を提供することを目指しています。Transformersライブラリを基盤として構築され、PyTorchに対応し、Apache 2.0ライセンスで公開されています。

Best AI Websites & Tools

OLMo-2-1124-7B-DPO

OLMo-2-1124-7B-DPO 最新のトラフィック状況

OLMo-2-1124-7B-DPO 訪問数の傾向

OLMo-2-1124-7B-DPO 訪問地理的分布

OLMo-2-1124-7B-DPO トラフィックソース

OLMo-2-1124-7B-DPO 代替品

OLMo-2-1124-7B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高度なテキスト生成モデルです。

kan-gpt — Kolmogorov-Arnoldネットワークを用いて実装された、事前学習済み生成変換器（GPTs）の言語モデルです。

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — 700億パラメーターのテキスト生成モデル

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — 70億パラメーターのテキスト生成モデル

OLMo-2-1124-7B-RM — テキスト生成と分類に使用される大規模言語モデル

OLMo-2-1124-7B-SFT — 高性能英語テキスト生成モデル

OLMo-2-1124-13B-DPO — 多様なタスクに対応可能な高性能英語言語モデル

dolmino-mix-1124 — OLMo2の第2段階トレーニング用、高品質データセット。

OLMo-2-1124-13B-Instruct — テキスト生成と対話に長けた、最適化された大規模言語モデルです。

Llama-3.1-Tulu-3-8B-DPO — 多様なタスクに対応可能な、高度なテキスト生成モデルです。

Llama-3.1-Tulu-3-70B — オープンソースのデータ、コード、およびガイドを提供する、最先端の指示に従うモデルファミリーです。

Qwen Turbo 1M デモ — Qwen Turbo 1M デモは、Qwenが提供するHugging Face Spaceです。

aya-101 — 多言語生成言語モデル

falcon-mamba-7b — 高性能な7Bパラメータ因果言語モデル

エントロピーベースサンプリング — エントロピーに基づくサンプリング技術により、モデル出力の多様性と精度を最適化します。

AI文章生成ツール — AI技術を活用した、高品質な文章を作成するオンラインツールです。

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B — テキスト分類と選好判断のための高度な報酬モデル

OLMoE-1B-7B — 高効率・オープンソースの大規模言語モデル

Gemma 2 2B — 軽量かつ高度な2Bパラメータのテキスト生成モデル。

Gemma-2-27b — 軽量で高度なオープンソースのテキスト生成モデル

Fugaku-LLM — Fugaku-LLMは、テキスト生成に特化した人工知能モデルです。

olmOCR — olmOCRは、LLMデータセットのトレーニングに使用するためにPDFを線形化するツールキットです。

s1-32B — s1は、Qwen2.5-32B-Instructを微調整した推論モデルであり、わずか1000サンプルでトレーニングされています。

Xwen-Chat — Xwen-Chatは、日本語対話に特化した大規模言語モデルの集合体であり、複数バージョンのモデルと自然言語生成サービスを提供します。

Finbar — 世界中の基礎金融データを迅速にモデルに統合し、現代の金融アナリストの効率的な業務を支援します。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、様々な推論と生成タスクに適した高性能テキスト生成モデルです。

InternLM3 — InternLM3は、テキスト生成に特化したモデル群であり、様々なニーズに対応するため複数の最適化バージョンを提供しています。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — 特定モデルに基づく量子化済み大規模言語モデルで、自然言語処理などのタスクに適しています。

検出前の模倣 (Imitate Before Detect) — 機械改変テキストの検出精度向上のため、機械の文体を模倣する高度な手法です。

CAG — リアルタイム検索を必要としない言語モデル拡張手法。知識キャッシュを事前にロードすることで、生成効率を向上させます。