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Llama 3 has exhibited excellent performance on many English language benchmarks. However, it also seemingly been finetuned on mostly English data, meaning that it will respond in English, even if prompted in other languages. We have fine-tuned Llama 3 on almost 90,000 multilingual conversations meaning that this model has the smarts of Llama 3 but has the added ability to chat in more languages. We will release a paper in the future describing how we made the training data, the model, and the evaluations we have conducted of it.

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This is Suzume ORPO, an ORPO trained fine-tune of the lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual model using our lightblue/mitsu dataset. We have trained several versions of this model using ORPO and so recommend that you use the best performing model from our tests, lightblue/suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half. Note that this model has a non-commerical license as we used the Command R and Command R+ models to generate our training data for this model (lightblue/mitsu).

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1 M = 100万トークン・米ドル
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収集済みの比較可能な100万トークン当たり米ドル料金です。キャッシュ割引、段階料金、追加推論出力、税金は含みません。最新料金は出典で確認してください。

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選び方とよくある質問
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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは無料で商用利用できますか？+

必ずしもそうではありません。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシーを確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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