# モデルファインチューニング

FastApply-7B-v1.0は、コード編集タスク向けに設計された大規模言語モデルです。Qwen2.5 Coderアーキテクチャをベースに、高速かつ正確なコード修正機能を実現するためにファインチューニングされています。本モデルは、ファイル全体の編集を迅速に生成し、即時コード適用タスクに対応しており、AI駆動型コードエディタへの統合に特に適しています。デプロイ時には高いスループットと編集精度（約150 tokens/second）を示します。Kortixによって開発され、Apache-2.0ライセンスで提供されており、迅速な適用プロセスを通じてデータ生成とモデルのファインチューニングを支援することを目的としています。

RAG-FiTは、検索拡張生成（RAG）技術によって大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための強力なツールです。専用のRAG強化データセットを作成することで、モデルが外部情報をより効果的に活用できるようになります。このライブラリは、データ準備からモデルのトレーニング、推論、評価までの全プロセスをサポートします。主な利点としては、モジュール化された設計、カスタマイズ可能なワークフロー、そして様々なRAG構成への対応が挙げられます。RAG-FiTはオープンソースライセンスに基づいており、研究者や開発者が迅速なプロトタイプ開発や実験を行うのに適しています。

PaliGemma 2は、Googleによって開発された視覚言語モデルであり、Gemma 2モデルの能力を受け継いでいます。画像とテキストの入力を処理し、テキスト出力を生成できます。画像キャプション生成、視覚的質問応答など、様々な視覚言語タスクにおいて優れた性能を発揮します。主な利点としては、強力な多言語サポート、効率的なトレーニングアーキテクチャ、幅広い適用性などが挙げられます。ソーシャルメディアコンテンツ生成やスマートカスタマーサービスなど、視覚とテキストデータを処理する必要がある様々なアプリケーションシナリオに適しています。

Bespoke Labsは、エンジニアによる正確なモデルのファインチューニングを支援するため、高品質なカスタマイズされたデータセットサービスを提供することに重点を置いています。Google DeepMindの元社員であるMaheshとUT AustinのAlexによって設立され、分野の発展に不可欠である高品質なデータの取得を改善することを目指しています。Bespoke Labsが提供するMinicheck、Evalchemy、Curatorなどのツールやプラットフォームは、データセットの作成と管理を設計されており、データの品質とモデルのパフォーマンスを向上させます。

SFR-Judgeは、Salesforce AI Researchによって開発された一連の評価モデルです。人工知能技術を活用し、大規模言語モデル（LLM）の評価とファインチューニングのプロセスを高速化することを目的としています。これらのモデルは、ペアワイズ比較、単一アイテム評価、2値分類など、さまざまな評価タスクを実行でき、同時に解釈を提供することでブラックボックス問題を回避します。SFR-Judgeは複数のベンチマークテストで優れた性能を示し、モデル出力の評価とファインチューニングのガイダンスにおける有効性を証明しています。

diffusion-e2e-ftは、オープンソースの画像条件拡散モデルファインチューニングツールです。予めトレーニングされた拡散モデルをファインチューニングすることにより、特定タスクのパフォーマンスを向上させます。深さ推定や法線推定など、様々なモデルとタスクに対応しており、詳細な使用方法とモデルのチェックポイントを提供しています。画像処理やコンピュータビジョン分野において重要な用途があり、特定タスクにおけるモデルの精度と効率を大幅に向上させることができます。

Llama中文コミュニティは、Llamaモデルの中文における最適化と上位層構築に特化した技術コミュニティです。大規模な中文データに基づいた事前学習済みモデルを提供し、Llama2とLlama3モデルの中文能力の継続的な改善?アップデートを行っています。上級エンジニアチームによるサポート、豊富なコミュニティ活動、そしてオープンで共有可能な協働環境を提供することで、中文自然言語処理技術の発展を目指しています。

LLaVA-3bは、Dolphin 2.6 Phiをファインチューニングしたモデルです。SigLIP 400Mのビジョнтаワーを用いて、LLaVA方式でファインチューニングされています。複数の画像ラベル、ビジョンエンコーダの最終層出力などを特徴としています。このモデルはPhi-2をベースとしており、マイクロソフトリサーチライセンスの制約を受け、商用利用は禁止されています。ML Collectiveによる計算リソースクレジットへの感謝を述べます。