これはMLXフレームワークに基づく4ビット量子化大規模言語モデルで、スイスの人工知能研究所によって開発され、多言語テキスト生成タスクをサポートし、Apache - 2.0ライセンスで公開されています。

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MolmoActはアレン人工知能研究所によって開発されたオープンソースのロボット操作動作推論モデルで、Qwen2.5 - 7BとSigLip2視覚バックボーンネットワークに基づいて構築され、家庭およびデスクトップ環境における片腕のフランカロボット操作タスクに特化して最適化されています。

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MolmoActは、アレン人工知能研究所によって開発された完全なオープンソースのロボット操作アクション推論モデルで、Qwen2.5 - 7BとSigLip2の視覚バックボーンネットワークに基づいて構築され、家庭やデスクトップ環境でのロボット操作タスクに特化しています。

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MolmoActはアレン人工知能研究所によって開発されたオープンソースの行動推論モデルで、ロボット操作タスクに特化しています。このモデルはQwen2.5 - 7BとSigLip2をベースに構築され、家庭およびデスクトップ環境における93種類の操作タスクで訓練され、優れた視覚 - 言語 - 行動処理能力を持っています。

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MolmoActはアレン人工知能研究所によって開発されたオープンソースの動作推論モデルで、ロボット操作タスクに特化しています。このモデルはQwen2.5 - 7BとSigLip2ビジュアルバックボーンネットワークに基づいており、家庭およびデスクトップ環境の93種類の独特な操作タスクで訓練され、優れたビジュアル - 言語 - 動作推論性能を持っています。

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Llama-3.1-8B-Instruct-RM-RB2はAllen人工知能研究所が公開した報酬モデルの一つで、Llama-3.1-8B-Instructをベースに微調整され、生成モデルの嗜好学習を評価および最適化するために使用されます。

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Llama-3.1-70B-Instruct-RM-RB2はアレン人工知能研究所が発表した7つの報酬モデルの1つで、ベンチマークテストの開発と下流のPPO/Best-of-N性能との関連分析に使用されます。

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OLMo 2 1Bはアレン人工知能研究所が公開したオープン言語モデルシリーズの中で最小のモデルで、OLMo-mix-1124で事前学習され、中間トレーニング段階でDolmino-mix-1124データセットが使用されました。

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OLMo 2 32Bはアレン人工知能研究所(AI2)が公開したオープン言語モデルシリーズで最大規模の32Bパラメータモデルで、Apache 2.0ライセンスでオープンソース化されており、英語言語処理をサポートしています。

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InternLM3-8B-Instructは上海人工知能研究所が開発した80億パラメータの命令モデルで、汎用用途と高度な推論設計に向けており、高効率と低コストの特徴を備えています。

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Tülu3はアレン人工知能研究所によって開発された次世代の命令追従モデルファミリーで、標準的なチャットアプリケーションや複雑な問題解決に優れています。

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InternLM-20Bは上海人工知能研究所が商湯科技、香港中文大学、復旦大学と共同で発表した200億パラメータの事前学習モデルで、2.3T以上の高品質な中英語とコードトークンデータで事前学習されており、卓越した総合性能と強力なツール呼び出し能力を備えています。

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これは、バイエル製薬とセルビアの人工知能開発研究所が共同開発した生物医学命名実体認識モデルで、ゼロショット学習と少サンプル学習をサポートし、疾病、化学物質、遺伝子など26種類の生物医学実体カテゴリを識別できます。

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Sber AIチームとモスクワ国立大学人工知能研究所MLSA研究室が共同で訓練したロシア語BERTモデルで、科学テキスト処理に特化

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