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

自然言語処理Transformers多言語

CycleResearcherは強化学習と反復フィードバックに基づく自動研究システムで、機械学習研究のために訓練されており、コンピュータビジョン、自然言語処理などの分野をカバーしています。

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BenchmarkEngineering-F2-7B-slerpは、BenchmarkEngineering-7B-slerpとWestLake-7B-v2モデルを融合して作成された7Bパラメータの大規模言語モデルで、元のモデルの性能向上を目的としています。

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Pasta-Lake-7bは、Test157t/Pasta-PrimaMaid-7bとmacadeliccc/WestLake-7B-v2-laser-truthy-dpoの2つのモデルを統合して作成された7Bパラメータ規模の言語モデルです。

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WestLake-7B-v2-laserモデルをベースに、truthy-dpo-v0.1データセットで微調整された大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化し、複数のベンチマークテストで優れた成績を収めています。

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これはsenseable/WestLake-7B-v2のレーザー最適化バージョンで、laserRMT方法を適用して特定の層にレーザー干渉を行い、ノイズの影響を減らし、モデルの性能を向上させることを目的としています。VAGO SolutionsとHyperSpace.Aiが開発を支援しています。

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WestLake-7B-v2はロールプレイングとテキスト生成に特化した70億パラメータの大規模言語モデルで、オープン大規模言語モデルランキングで平均スコア74.68を獲得しています。

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SaProtはタンパク質配列と構造情報に基づく事前学習モデルで、特に低pLDDT領域に対して最適化されています。

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