Qwen3-VL-TimeTravelは、Qwen3-VL-8B-Instructモデルをベースに、Unslothライブラリを使用してMBZUAI/TimeTravelデータセットで微調整したバージョンです。このモデルは、歴史文物画像の説明を生成するために特別に設計されており、歴史および文化文物の分析において専門的な能力を持っています。

マルチモーダルTransformers英語

Nile-Chat-4Bは、MBZUAI-Parisが開発した40億パラメータの多言語対話モデルで、先進的なTransformerアーキテクチャに基づいて構築され、対話シーンに特化して最適化されています。このモデルは複数の言語をサポートし、流暢な自然言語対話が可能で、高品質な応答生成能力を備えています。

自然言語処理Transformersその他

QASRデータセットでファインチューニングされたアラビア語自動音声認識モデルで、特に方言変種に適しています

音声処理Transformers多言語

Sherkalaは80億パラメータのカザフ語優先の多言語大規模言語モデルで、G42傘下のInceptionとMBZUAIが共同開発し、カザフ語、英語、ロシア語、トルコ語をサポートしています。

自然言語処理Safetensors多言語

Atlas-Chatは、モロッコの口語ダリジャ用に指令微調整された一連のオープンソース大規模言語モデルで、JAISプロジェクトの一部です。このモデルは20億のパラメータを持ち、流暢なモロッコのダリジャテキストを効率的に生成でき、リソース制限のある環境でのデプロイに適しています。

自然言語処理Transformers多言語

これはMBZUAI/LaMini-Flan-T5-248Mモデルを変換したGGUF形式のモデルで、テキスト生成タスクに適しています。

自然言語処理Gguf英語

このモデルはMBZUAI/LaMini-Flan-T5-248Mをファインチューニングしたプロンプト強化モデルで、主にテキスト記述強化タスクに使用されます。

自然言語処理Transformers

Meta-Llama-3-8B-InstructとLLaVA-v1.5を統合したマルチモーダルモデルで、先進的な視覚-言語理解能力を提供

マルチモーダルTransformers

Phi-3-mini-3.8B大規模言語モデルとLLaVA v1.5を組み合わせた視覚言語モデルで、高度な視覚言語理解能力を提供します。

マルチモーダルTransformers

MobiLlama-1B-ChatはMobiLlama-1Bを微調整した命令追従モデルで、リソース制約のあるデバイス向けに設計されており、効率性、低メモリ使用量、高速応答を重視しています。

自然言語処理Transformers英語

MobiLlama-05Bは5億パラメータの小型言語モデル（SLM）で、リソース制約デバイスのアプリケーションシナリオに焦点を当て、効率的でメモリ使用量の少ないテキスト生成能力を提供します。

自然言語処理Transformers多言語

GLaMM-フルスコープ版はマルチモーダル大規模モデルで、GLaMMの全機能を統合しています。シーンダイアログ生成、参照表現セグメンテーション、リージョンレベルの画像記述、画像レベルの記述生成、ビジュアルクエスチョンアンサリングなどの機能を備えています。

マルチモーダルTransformers

LaMini-T5-738Mはt5-largeをLaMini-instructionデータセットで微調整した命令微調整モデルで、パラメータ数は738M、LaMini-LMシリーズモデルの1つです。

自然言語処理Transformers英語

LaMini-Flan-T5-783Mはgoogle/flan-t5-largeをLaMini-instructionデータセットでファインチューニングした命令追従モデルで、パラメータ数は783M、LaMini-LMシリーズの一つです。

自然言語処理Transformers英語

LaMini-GPT-1.5BはGPT-2-xlアーキテクチャをファインチューニングした大規模言語モデルで、LaMini-LMシリーズに属し、命令追従タスクに特化しています

自然言語処理Transformers英語

gpt2-largeアーキテクチャに基づき、258万件の命令チューニングサンプルでファインチューニングされた774Mパラメータの言語モデル。自然言語命令応答タスクに適している

自然言語処理Transformers英語

LaMini-GPT-124MはLaMini-LMモデルシリーズの一員で、GPT - 2アーキテクチャに基づき、258万件の指令データセットで微調整され、自然言語指令に対する応答に特化しています。このモデルは124Mのパラメータを持ち、人間の自然言語指令を理解して応答し、ユーザーに関連する問題の解答を提供することができます。

自然言語処理Transformers英語

LaMini-T5-61MはT5-smallアーキテクチャをベースに、LaMini-instructionデータセットでファインチューニングされた命令追従モデルで、パラメータ規模は61Mです。

自然言語処理Transformers英語

LaMini-Flan-T5-248Mはgoogle/flan-t5-baseをLaMini-instructionデータセットでファインチューニングした248Mパラメータのモデルで、LaMini-LMシリーズに属し、自然言語命令への応答に特化しています。

自然言語処理Transformers英語

LaMini-Flan-T5-77MはLaMini-LMモデルシリーズの一員で、大規模な指令に基づいて蒸留され、自然言語処理タスクに対して高効率な解決策を提供します。

自然言語処理Transformers英語