基于Gensyn/Qwen2.5-0.5B-Instruct微调的版本，采用TRL框架和GRPO算法训练

VideoLLaMA 2是一个多模态大语言模型，专注于视频理解和时空建模，支持视频和图像输入，能够进行视觉问答和对话任务。

基于Bloomz-560m-dpo-chat模型的双编码器，用于将文章和查询映射到同一向量空间，支持法语和英语的跨语言检索。

基于因果语言建模(CLM)架构的对话AI，专为自然语言交互设计，能够生成连贯且符合上下文的响应。

基于Mistral-7B微调的70亿参数可信度感知生成模型，具备理解并运用上下文可信度进行内容生成的能力。

基于Bloomz-3b构建的跨语言重排序模型，用于衡量查询与上下文之间的语义相关性，支持法语和英语。

该模型的具体信息未在提供的论文中明确描述。

Blurdus-7b-v0.1是通过LazyMergekit合并三个7B参数模型得到的混合模型，在多个基准测试中表现优异。

一个101M参数的轻量级Llama聊天模型，基于smol_llama-101M-GQA微调，适用于对话生成任务。

这是一个通过arXiv论文2312.17090发布的多模态模型，可能具备文本和视觉处理能力

IDEFICS 是 Deepmind 开发的闭源视觉语言模型 Flamingo 的开源复现版本，是一个多模态模型，可以接受任意序列的图像和文本输入，并生成文本输出。

InstructBLIP是基于BLIP-2的视觉指令调优版本，采用Vicuna-7B作为语言模型，专注于视觉语言任务。

PromptCap是一个可通过自然语言指令控制的图像描述生成模型，支持视觉问答和通用描述生成任务。

一个在完整Natural Questions(NQ)数据集上训练的开放领域问答模型，能够回答各种事实性问题

基于BERT-base架构的密集检索器，在维基百科文章上训练，旨在模仿BM25的行为

基于BERT-base架构的稠密检索器，通过维基百科文章训练以模仿BM25的行为

KoGPT2 是由 SKT-AI 开发的韩语 GPT-2 模型，基于 Transformer 架构，适用于多种韩语文本生成任务。

一个多功能的大语言模型，能够处理各种自然语言处理任务（推断信息）

基于BERT的密集段落检索(DPR)问题编码器，用于开放领域问答研究，在多个QA数据集上训练

SPARTA是基于稀疏Transformer匹配检索的高效开放域问答模型，用于信息检索任务。

基于RoBERTa架构的预训练模型，针对问答等任务进行了优化，具备更强的推理能力。