Qwen3-32BはQwenシリーズの最新世代の大規模言語モデルで、強力な推論、命令遵守、エージェント間の相互作用、多言語処理能力を備えています。100種類以上の言語と方言をサポートし、思考モードと非思考モードをシームレスに切り替えることができ、ユーザーに自然でスムーズな対話体験を提供します。

自然言語処理Transformers

kotodama-1.5b-a0.3b-sftは、noname0202/kotodama-1.5b-a0.3b-ptをベースにした、監督付き微調整を行った大規模言語モデルです。このモデルはTRLフレームワークを使用して訓練され、テキスト生成タスクに特化して最適化されており、自然言語処理に関連する問題を効果的に解決できます。

自然言語処理Transformers

Trouper-12B GGUFは、DarwinAnim8orによってオリジナルモデルを基に開発されたテキスト生成モデルで、ロールプレイングやクリエイティブライティングのシナリオに特化して最適化されています。このモデルはMistral-Nemo-Base-12Bから微調整され、カスタムの「Actors」データセットを使用して訓練されており、生成されるテキストはより自然で、一般的な「AI言語」の特徴を避けています。

自然言語処理Gguf英語

これはsentence-transformers/all-mpnet-base-v2を微調整した文変換器モデルで、テキストを768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、意味類似度計算、意味検索、テキスト分類などのさまざまな自然言語処理タスクをサポートします。

自然言語処理Sentence-transformers

ChonkyはDistilBERTをベースにした多言語段落分割モデルで、3400万編を超えるウィキペディア記事の約110億個のトークンで微調整され、任意の自然言語テキストを意味的なチャンクに分割でき、104言語をサポートします。

自然言語処理Transformers多言語

MLXライブラリに基づいて開発されたテキスト生成モデルで、自然言語処理タスクに特化し、開発者に効率的なテキスト生成ソリューションを提供します。

自然言語処理Mlx英語

これはHugging Face Hubに公開されている🤗 Transformersモデルです。具体的な情報はモデルページから取得する必要があります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、様々な自然言語処理タスクに適しています。

自然言語処理Transformers

Aquif-3.5-Max-42B-A3Bは420億パラメータの大規模言語モデルで、MXFP4_MOE量子化処理を行っており、高品質なテキスト生成能力を維持しながら推論効率を最適化しています。このモデルは先進的な混合専家アーキテクチャに基づいており、様々な自然言語処理タスクに適用できます。

自然言語処理Gguf

これはDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bをベースとしたマルチタスク微調整モデルで、LoRAアダプタを使用して複数のデータセットで訓練され、強力なマルチタスク汎化と推論能力を備え、幅広い自然言語と推論ベースのタスクを処理できます。

自然言語処理Peft英語

Kimi Linearは混合線形アテンションアーキテクチャで、短文脈、長文脈、および強化学習拡張メカニズムを含むさまざまなシナリオで、従来の全アテンション方法よりも優れています。従来のアテンションメカニズムが長文脈タスクで抱える効率低下の問題を効果的に解決し、自然言語処理などの分野により効率的な解決策をもたらします。

自然言語処理Transformers

Lamapi/next-12bは、12Bパラメータに基づく大規模言語モデルで、多言語データセットを使用して微調整され、50種類以上の言語をサポートし、効率的なテキスト生成能力を備えており、化学、コード、生物学、金融、法律などの複数の分野の自然言語処理タスクに適しています。

自然言語処理Transformers多言語

Lamapi/next-12bは120億パラメータの多言語大規模言語モデルで、複数の量子化バージョンを提供し、テキスト生成、質問応答、チャットなどの多様な自然言語処理タスクをサポートします。このモデルは複数の領域のデータセットで学習され、高効率で軽量な特徴を持っています。

自然言語処理Transformers多言語

これは多言語処理をサポートするマルチモーダルモデルで、自然言語処理、コード処理、音声処理などの複数の分野をカバーし、自動音声認識、音声要約、音声翻訳、ビジュアル質問応答などの様々なタスクを実行できます。

マルチモーダルSafetensors多言語

FineCat-NLI Largeは、tasksource/ModernBERT-large-nliモデルをファインチューニングした自然言語推論モデルで、高品質のFineCat-NLIデータセットで訓練され、複数の優れたモデルの長所を組み合わせ、NLIタスクで優れた性能を発揮し、同時にModernBERTアーキテクチャの効率的な特性を維持しています。

自然言語処理Sentence-transformers英語

Lapa LLM v0.1.2は、Gemma - 3 - 12Bをベースに開発されたウクライナ語処理用のオープンソース大規模言語モデルで、ウクライナ語の自然言語処理タスクに特化し、ウクライナ語処理で卓越した性能を発揮します。

マルチモーダルTransformers多言語

これは事前学習モデルに基づく文章類似度計算モデルで、文章間の意味的類似度を測定するために特別に設計されています。モデルはredis/sentencepairs-v3-tripletsデータセットで訓練され、sentence-transformersライブラリを使用して構築され、自然言語処理の分野で広範な応用価値があります。

自然言語処理Sentence-transformers英語

これは最初の世代の強力なvibe-code大規模言語モデルで、構造が緩やかな「雰囲気コーディング」のプロンプトに基づいて直接自然言語とコードの補完を生成するように最適化されています。初期のモデルと比較して、提示エンジニアリングのコストが低く、潜在空間の補間がよりスムーズで、利用可能なコードを生成しやすくなっています。

自然言語処理Transformers英語

これはHugging Faceモデルセンターに公開されたTransformersモデルで、具体的な情報はモデルの作者が補充する必要があります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、様々な自然言語処理タスクに使用できます。

自然言語処理Transformers

これはHugging Faceモデルセンターに公開されているTransformerモデルです。具体的な情報はモデルページから取得する必要があります。このモデルはTransformerアーキテクチャに基づいており、自然言語処理関連のタスクに使用できます。

自然言語処理Transformers

ru-en-RoSBERTaは、多言語タスクで優れた性能を発揮するモデルで、RoBERTaアーキテクチャに基づき、ロシア語と英語のタスクに特化して最適化されています。このモデルは、分類、クラスタリング、再ランキング、検索などのさまざまな自然言語処理タスクで全面的にテストされ、強力な異言語理解能力を示しています。

自然言語処理Sentence-transformers多言語