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。

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Kuvera-8Bは、金融および個人理財分野に特化した80億パラメータの大規模言語モデルで、さまざまな量子化バージョンを提供して、異なるハードウェア要件に対応します。

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General-Reasonerは大規模言語モデルの訓練パラダイムであり、数学、プログラミング、物理、化学、金融、人文など様々な分野におけるモデルの推論能力を総合的に強化することを目的としています。このモデルはQwen2.5 - 14Bをベースに訓練され、多様な推論データとモデルベースの検証器を通じて、異分野の推論性能を向上させています。

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Fin-R1は金融分野の複雑な推論に特化した大規模言語モデルで、Qwen2.5-7B-Instructをファインチューニングしており、金融ベンチマークテストで優れた性能を発揮します。

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FinSeer StockLLM は、金融時系列予測のために設計されたオープンソースの10億パラメータ大規模言語モデルで、検索拡張生成（RAG）フレームワークを採用しています。

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FinanceConnect-13Bは金融分野に特化した13Bパラメータの大規模言語モデルで、要約、分類、翻訳などの自然言語処理タスクをサポートします。

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FinanceConnect-13Bは金融分野に特化した13Bパラメータの大規模言語モデルで、要約生成、分類、翻訳などの自然言語処理タスクをサポートします。

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Modern-FinBERT-largeは金融感情分析専用に設計された事前学習済みNLPモデルで、ModernBERT-large言語モデルを基に、大規模な金融コーパスで訓練され、金融テキスト分類タスクに適応しています。

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Fin-LLaMA 3.1 8Bは、LLaMA 3.1アーキテクチャに基づき、金融ニュースデータに特化して微調整された大規模言語モデルです。このモデルは、Unslothライブラリを使用して効率的に微調整され、LoRAアダプター技術を採用し、複数の定量GGUF形式を提供し、一貫性があり関連性のある金融、経済、ビジネステキストの応答を生成することを目的としています。

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これはWriter/Palmyra-Fin-70B-32Kモデルをllama.cpp imatrixで定量したバージョンで、金融分野に特化して最適化された700億パラメータの大規模言語モデルで、32Kの文脈長をサポートし、さまざまな定量バージョンを提供して異なるハードウェア要件に対応します。

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THaLLEはQwen2-7B-Instructをファインチューニングした金融分野特化の大規模言語モデルで、CFA試験問題解答に特化しています。

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Meta - Llama - 3 - 8Bを微調整したネットワークセキュリティ分野の大規模言語モデルで、ネットワーク脅威識別と金融規制分類に特化しています。

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FinMA-7B-NLPは貔貅プロジェクトが開発した金融分野の大規模言語モデルで、複雑な金融用語や概念の理解に特化して設計されており、自然言語命令のファインチューニングを経て、金融NLPタスクに優れた性能を発揮します。

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DeepSeek-67Bをベースとした金融分野の大規模言語モデル、投資分析と研究タスクに最適化

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Deepmoneyは金融投資分野に特化した大規模言語モデルで、高品質な研究報告書と金融知識に基づいて訓練され、専門的な投資分析と意思決定支援を提供することを目的としています。

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ZhiLuは中国語Alpaca2-13Bを基に二次開発された金融大規模言語モデルで、膨大な中英語コーパスの増分事前学習と高品質な指示データの整合により能力が飛躍的に向上し、金融分野の専門的なパフォーマンスが重点的に強化されています。

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DISC-FinLLMは百川-13B-Chatをベースに開発された金融分野の大規模モデルで、金融コンサルティング、テキスト分析、計算、知識検索Q&Aサービスを提供します。

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FinMA-7B-fullは、複雑な金融用語と概念の理解のために設計された包括的な金融大規模言語モデルで、自然言語命令のファインチューニングにより金融下流タスクのパフォーマンスが大幅に向上しました。

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FinMA-7B-NLPは貔貅プロジェクトが開発した金融分野の大規模言語モデルで、複雑な金融用語や概念の理解のために設計されており、自然言語命令による微調整により金融分野の下流タスクのパフォーマンスが大幅に向上しています。

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FIN-LLAMAは、金融分野に特化して最適化された大規模言語モデルです。量子化された大規模言語モデルを効率的に微調整することで、金融関連のタスクに対して専門的なサポートとサービスを提供することができます。このモデルはLLaMAアーキテクチャに基づいており、4ビット量子化技術を採用しており、性能を維持しながらもリソース要件を大幅に削減しています。

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