# 指示追従

AI21-Jamba-Large-1.6は、AI21 Labsが開発した混合SSM-Transformerアーキテクチャの基礎モデルであり、長文処理と効率的な推論のために設計されています。このモデルは、長文処理、推論速度、品質において優れたパフォーマンスを発揮し、複数の言語をサポートし、強力な指示追従能力を備えています。金融分析、コンテンツ生成など、大量のテキストデータを処理する必要があるエンタープライズアプリケーションに適しています。このモデルはJamba Open Model Licenseのライセンスで提供され、ライセンス条項に従って研究および商用利用が許可されています。

OLMo 2 1124 13B Preference Mixtureは、Hugging Faceが提供する大規模な多言語データセットです。377,700件の生成ペアを含み、特に選好学習と指示追従において、言語モデルのトレーニングと最適化に使用されます。このデータセットの重要性は、多様性と大規模なデータ環境を提供することで、より正確でパーソナライズされた言語処理技術の開発に役立つ点にあります。

Llama-3.1-Tulu-3-8B-RMは、オープンソースデータ、コード、レシピを特徴とするTülu3モデルファミリーの一部です。現代的な事後トレーニング技術に関する包括的なガイドを提供することを目的としています。このモデルは、チャット以外の多様なタスク（MATH、GSM8K、IFEvalなど）において最先端のパフォーマンスを提供するために設計されています。

Llama-3.1-Tulu-3-70B-SFTは、Tülu3モデルファミリーの一部であり、最新の事後トレーニング技術に関する包括的なガイドを提供するために設計されています。このモデルは、チャットタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、MATH、GSM8K、IFEvalなどの様々なタスクにおいて最先端の性能を実現しています。公開可能な合成データと人間が作成したデータセットを基にトレーニングされており、主に英語を使用し、Llama 3.1コミュニティライセンスに準拠しています。

Stanford CRFMは、LLaMA 7Bモデルを52,000件の指示例でファインチューニングしたモデルです。OpenAIのtext-davinci-003との予備評価では、Alpacaは単一ターン指示追従においてtext-davinci-003と同等の性能を示しましたが、モデル規模が小さく、再現性が高い点が特徴です。具体的な価格とリリース日は未定です。詳細は公式ウェブサイトをご覧ください。