Infoxlm Base
InfoXLMは、情報理論に基づく多言語事前学習フレームワークであり、多言語タスクにおける相互情報量を最大化することでモデルの性能を向上させることを目的としています。
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リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
InfoXLMは多言語事前学習モデルで、情報理論的手法を用いて多言語表現学習を最適化し、複数の言語の自然言語処理タスクをサポートします。
モデル特徴
情報理論最適化
多言語タスクにおける相互情報量を最大化することでモデルの性能を最適化します。
多言語能力
複数の言語の表現学習とタスク処理をサポートします。
事前学習フレームワーク
さまざまな下流タスクに適した効率的な事前学習フレームワークを提供します。
モデル能力
多言語テキスト理解
多言語テキスト生成
多言語翻訳
多言語質問応答
使用事例
自然言語処理
多言語テキスト分類
多言語環境でのテキスト分類タスクを行います。
機械翻訳
複数の言語間の翻訳タスクをサポートします。
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