RicardoLee
LLama3-8B-instructをファインチューニングしたモデルで、WASSA2024共感性検出タスク向けに設計
DISLab
SummLlama3-8BはLlama3-8B-Instructを初期化したテキスト要約モデルで、大規模な要約フィードバックによるDPOトレーニングにより最適化され、忠実性、完全性、簡潔性に優れた性能を発揮します。
sarvamai
Shuka v1は、インド言語の音声理解をネイティブサポートする言語モデルで、独自開発の音声エンコーダーとLlama3-8B-Instructデコーダーを組み合わせ、多言語ゼロショットQAタスクをサポートします。
fixie-ai
UltravoxはLlama3-8B-InstructとWhisper-smallを基に構築されたマルチモーダル音声大規模言語モデルで、音声とテキスト入力を同時に処理できます。
IAAR-Shanghai
xFinder-llama38it は Llama3-8B-Instruct をファインチューニングしたキーアンサー抽出モデルで、大規模言語モデルの出力からキーアンサーを抽出する精度とロバスト性の向上を目的としています。
Easy-Systems
Easy-Systems社初のLlama3-8B-Instructを基に韓国語で微調整したLLMモデルで、韓国語と英語のテキスト生成タスクをサポートします。
modelscope
Llama3-8b-instructベースモデルをトレーニングし、中国語汎用シーンに適応、ReACTフォーマットのインテリジェントエージェント呼び出しをサポート
Transformers英語%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
