MachineLearningLM-7B-v1は、Qwen/Qwen2.5-7B-Instructをベースに、数百万の合成表機械学習タスクで継続的に事前学習された大規模言語モデルで、表分類タスクに特化して最適化されており、8から1024個のサンプルの少サンプルコンテキスト学習をサポートします。

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これはQwen2.5-7B-Instructモデルをベースに、Unsloth技術を使用して微調整された最適化バージョンで、2倍のトレーニング加速を実現し、テキスト生成タスクに特化しています。

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OpenReasoning-Nemotron-7BはQwen2.5-7B-Instructに基づく大規模言語モデルで、数学、コード、科学の解決策推論用に設計されています。このモデルは複数の推論ベンチマークテストで優れた性能を発揮し、GenSelectモードをサポートして性能を向上させ、複数の規模を選択できます。

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OpenCodeReasoning-Nemotron-1.1-7BはQwen2.5-7B-Instructをベースに開発された70億パラメータの大規模言語モデルで、コード生成と推論タスクに特化して事後トレーニングによる最適化が行われています。このモデルは64kトークンのコンテキスト長をサポートし、競技プログラミングタスクで優れた性能を発揮し、LiveCodeBench評価で55.5%のワンパス率を達成しています。

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Qwen/Qwen2.5-7B-Instructを基に科学データセットで微調整したバージョン

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OpenThinker3-7B-GGUF は open-thoughts/OpenThinker3-7B の定量化バージョンで、効率的な推論のために最適化されており、Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct をベースに微調整され、数学、コード、科学の問題で優れた性能を発揮します。

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これはQwen2.5-7bをベースにした量子化モデルで、Verilogコード生成と推論タスクに特化しており、強化学習技術を用いて最適化されています。

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このモデルはQwen2.5-7B-Instructをmlfoundations-dev/a1_science_stackexchange_physics_3kデータセットで微調整したバージョンで、物理学分野のQAタスクに特化しています。

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これは🤗 transformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

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Qwen2.5-7BはQwen2アーキテクチャに基づく7Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、高品質のテキスト生成タスクに特化しています。

自然言語処理Gguf英語

Qwen2.5は通義大規模言語モデルの最新シリーズで、5億から720億のパラメータを持つ様々なモデルを提供し、コーディング、数学、命令遵守、長テキスト処理において顕著な改善が見られます。

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Qwen2.5-7B-Instructをファインチューニングしたベトナム語検索拡張生成(RAG)専用大規模モデル、GRPO最適化手法でトレーニング

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Qwen/Qwen2.5-7B-Instructをファインチューニングした医療推論モデルで、複数の医療QAベンチマークテストで優れた性能を発揮

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Qwen2.5-7B-InstructはQwen2.5-7Bを基にした命令微調整モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、特にチャットシナリオでのパフォーマンスを最適化しています。

自然言語処理Gguf英語

Qwen2.5は通義千問大モデルの最新シリーズで、0.5Bから72Bまでのパラメータ規模の基本モデルと命令微調整モデルを含み、コード、数学、命令遵守、長文生成などの分野で顕著な向上が見られます。

自然言語処理Llamafile英語

Kyro-n1.1はKyro-n1の強化バージョンで、Qwen2.5-7B-Instructを基に構築され、推論能力、理解力、応答精度が最適化されています。

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DeepReviewerはQwen2.5-7B-Instructを基に構築された学術論文査読用大規模言語モデルで、構造化された深い査読意見生成機能を提供します

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これはmergekitツールを使用し、SCEメソッドで複数の7Bパラメータ規模モデルを統合した言語モデルです

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ACIPプロジェクトが提供するQwen2.5-7Bの圧縮可能バージョンで、動的に圧縮率を調整しながらモデル性能を維持

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OpenCodeReasoning-Nemotron-7B は Qwen2.5-7B-Instruct を基に開発された大規模言語モデルで、コード生成と推論タスクに特化しており、32Kトークンのコンテキスト長をサポートします。

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