Infoxlm Large
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、異なる言語間の相互情報量を最大化することで、多言語表現学習の効果を向上させることを目的としています。
ダウンロード数 1.1M
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
InfoXLMは、情報理論的手法を用いて多言語表現を最適化する多言語事前学習モデルであり、機械翻訳や多言語テキスト分類などの多言語タスクをサポートします。
モデル特徴
情報理論に基づく事前学習
異なる言語間の相互情報量を最大化することで、多言語表現学習を最適化します。
多言語対応能力
機械翻訳やテキスト分類などの多言語タスクをサポートします。
効率的な事前学習
情報理論的手法を用いて事前学習過程の冗長情報を削減し、モデルの効率を向上させます。
モデル能力
多言語テキスト表現
機械翻訳
テキスト分類
多言語情報検索
使用事例
自然言語処理
多言語機械翻訳
InfoXLMの多言語表現能力を利用して、ある言語のテキストを別の言語に翻訳し、翻訳品質を向上させます。
多言語テキスト分類
多言語コンテンツ管理シナリオに適した、多言語テキストの分類を行います。
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