ELYZA-Shortcut-1.0-Qwen-32BはQwen2.5-32B-Instructを基に開発された非推論モデルで、推論ステップを迂回して直接最終回答を生成できます。

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ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32BはELYZA, Incによって訓練された日本語推論モデルで、Qwen/Qwen2.5-32B-Instructをベースに後続訓練を行い、日本語の推論能力を強化しています。

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ELYZA社が訓練した大規模言語モデルで、Meta-Llama-3-8B-Instructを基に日本語能力を強化

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Llama 2をベースにした日本語最適化モデルで、日本語の対話体験を向上させるために設計されています。

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ELYZA-japanese-Llama-2-13bは、MetaのLlama 2をベースに、日本語能力を拡張するために追加の事前学習を行った大規模言語モデルです。このモデルは、日本語の自然言語処理タスクに特化して最適化されており、Llama 2の元の英語能力を維持しながら、日本語の理解と生成能力を大幅に向上させています。

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ELYZA-japanese-Llama-2-13bはLlama 2をベースに追加の事前学習を行い、日本語能力を拡張したモデルです。

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ELYZA-japanese-CodeLlama-7bは、MetaのCode Llamaをベースに追加の事前学習を行い、日本語能力を拡張したコード生成モデルです。このモデルは、日本語のプログラミングタスクに特化して最適化されており、日本語関連のコード生成と解釈タスクをより適切に処理することができます。

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Llama2アーキテクチャを基に、追加事前学習で日本語能力を拡張した言語モデル

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Llama2アーキテクチャをベースに、追加事前学習により日本語能力を拡張した言語モデル

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ELYZA-japanese-Llama-2-7bは、MetaのLlama2モデルをベースに、日本語能力を拡張するために追加の事前学習を行った大規模言語モデルです。このモデルは、日本語の理解と生成に特化して最適化されており、Llama2の元のアーキテクチャを維持しながら、日本語処理能力を強化しています。

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