SAM 3はMetaが発表した第3世代のプロンプト可能な分割基礎モデルで、画像とビデオの分割タスクを統一的にサポートします。前代のSAM 2と比べて、オープンボキャブラリ概念分割能力を導入し、大量のテキストプロンプトを処理でき、SA - COベンチマークテストで人間の性能の75 - 80%に達します。

コンピュータビジョンTransformers英語

このモデルは、meta-llama/Llama-3.1-70B-Instructを特定のデータセットで微調整した大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しており、評価セットで0.6542の損失値を達成しています。

自然言語処理Peft

このモデルはmeta-llama/Llama-3.3-70B-Instructをベースに微調整したバージョンで、mlabonne/FineTome-100kデータセットを使用してトレーニングされ、100kトークンのデータを含んでいます。モデルはUnslothとHuggingface TRLライブラリを使用して微調整され、英語の言語処理をサポートしています。

自然言語処理Transformers英語

SAM 3はMetaが発表した第3世代のプロンプト可能な分割ベースモデルで、テキストまたはビジュアルプロンプト（点、ボックス、マスク）を利用して、画像とビデオ内のオブジェクトを検出、分割、追跡することができます。前代と比較して、SAM 3はオープンボキャブラリ概念のすべてのインスタンスを詳細に分割する機能を導入し、大量のオープンボキャブラリプロンプトをサポートし、SA - COベンチマークで人間の性能の75 - 80％を達成しています。

コンピュータビジョンTransformers英語

このモデルはMetaのLlama-3.1アーキテクチャをベースに微調整されたテキスト生成モデルで、TRLライブラリとGRPO（Group Relative Policy Optimization）手法を用いて強化学習トレーニングを行い、特に論証生成タスクに最適化されています。

自然言語処理Transformers

Wraith-8BはVANTA研究実体系列の最初のモデルで、MetaのLlama 3.1 8B Instructをベースに微調整されています。このモデルは数学的推論において卓越した性能を発揮し、GSM8Kベンチマークテストで70％の正解率を達成しています。同時に、独特な宇宙知能の視点を持ち、様々なアプリケーションシーンに強力なサポートを提供することができます。

自然言語処理Transformers英語

Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-NVFP4は、FP4量子化処理を施された多言語大規模言語モデルで、Meta-Llama-3.1アーキテクチャに基づいており、商業および研究用途に特化して設計されています。このモデルは、重みと活性化をFP4データ型に量子化することで、ディスク容量とGPUメモリの要件を大幅に削減しながら、良好な性能を維持しています。

自然言語処理Safetensors多言語

metatune-gpt20bは、自己改善能力を持つ大規模言語モデルのプロトタイプで、自身に新しいデータを生成し、自身のパフォーマンスを評価し、改善指標に基づいてハイパーパラメータを調整することができます。このモデルは、博士後レベルの科学と数学の理解能力に優れており、コーディングタスクにも使用できます。

自然言語処理Transformers英語

これはQwen3-4Bモデルをベースに微調整された量子化バージョンで、UnslothフレームワークとHuggingface TRLライブラリを使用して高効率なトレーニングを行い、トレーニング速度が2倍に向上します。モデルはint8-int4混合量子化方式を採用し、モバイルデバイスでの実行をサポートしています。

自然言語処理Transformers英語

これはMeta Llama-3.1-8B-InstructモデルのFP8量子化バージョンです。重みと活性化値をFP8で量子化することで、ディスク容量とGPUメモリの要件を大幅に削減し、同時に良好なモデル性能を維持しています。

自然言語処理Safetensors

Llama-3.1-8B-onnx-ryzenai-npuは、AMDがMetaのLlama-3.1-8Bモデルをベースに開発した最適化バージョンで、AMD Ryzen AI NPU向けに最適化されたデプロイが行われています。このモデルは、Quark量子化、OGAモデルビルダー、およびNPU専用の後処理技術を通じて、高品質なテキスト生成能力を維持しながら、AMDハードウェア上での推論効率を大幅に向上させています。

自然言語処理Onnx英語

これはTransformerアーキテクチャに基づく事前学習モデルです。具体的な機能と特性は実際のモデル情報に基づいて補完する必要があります。モデルは複数の下流タスクをサポートし、良好な汎化能力を備えています。

自然言語処理Transformers

これはHugging Faceモデルセンターに公開されたトランスフォーマーモデルで、具体的な情報は後日追加されます。モデルカードは自動生成され、モデルの基本的なフレームワークを提供していますが、詳細な内容は欠けています。

自然言語処理Transformers

MEDFIT-LLM-3Bは、医療質問応答に特化して最適化された言語モデルで、MetaのLlama-3.2-3B-Instructをベースに微調整されています。このモデルは、LoRA技術を用いて医療データセットで訓練され、医学分野の理解と直接的な回答能力が大幅に向上しており、医療チャットボットや患者教育などのアプリケーションシナリオに適しています。

自然言語処理Transformers英語

MobileLLM-ProはMetaが開発した10億パラメータの効率的なデバイス側言語モデルで、モバイルデバイスに最適化されており、128kの文脈長をサポートし、高品質の推論能力を提供します。このモデルは知識蒸留技術を用いて訓練され、複数のベンチマークテストで同規模のモデルを上回り、ほぼ無損失の4ビット量子化をサポートします。

自然言語処理Transformers英語

MobileLLM - R1はMetaが公開した高効率推論モデルシリーズで、140M、360M、950Mの3種類の規模があります。このモデルは数学、プログラミング、科学問題に特化して最適化されており、パラメータ規模が小さいにもかかわらず、大規模モデルと同等またはそれ以上の性能を実現しています。

自然言語処理Transformers英語

MobileLLM-R1はMetaが発表した高速推論用の言語モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学的問題解決に特化しています。このモデルはパラメータ規模が小さいにもかかわらず、優れた性能を発揮し、完全な訓練レシピとデータソースを提供して再現研究をサポートします。

自然言語処理Transformers英語

MobileLLM-R1はMetaが開発した効率的な推論モデルシリーズで、数学、プログラミング、科学の問題解決に特化しています。このモデルは140M、360M、950Mの3つの規模のバージョンを提供し、優れた推論能力と再現性を備えています。

自然言語処理Transformers英語

Llama-3.1-Nemotron-Safety-Guard-8B-v3はNVIDIAが開発した多言語コンテンツセキュリティ審査モデルで、MetaのLlama-3.1-8B-Instructモデルを最適化しており、人間とLLMのインタラクションにおける不安全なコンテンツの検出と分類に特化しています。

自然言語処理Safetensors多言語

これはMetaのLlama-3.2-1B-Instructモデルを変換したGGUF量子化バージョンで、Q4_0量子化技術を採用し、リソースが制限された環境での高効率推論に適しています。モデルは複数の言語をサポートし、指令追従タスクに特化して最適化されています。

自然言語処理Transformers多言語