モデル選定

アラビア語要約

# アラビア語要約

Arat5v2 XLSum Arabic Text Summarization

AraT5v2をファインチューニングしたアラビア語テキスト要約モデルで、ニュースや長文の要約に最適化されています

テキスト生成

Mbert2mbert Arabic Text Summarization

これはBERT2BERTアーキテクチャに基づくアラビア語テキスト要約モデルで、mBERTの重みを使用して初期化され、84,764個の段落 - 要約ペアのデータセットで微調整されています。

テキスト生成

Transformers アラビア語

Mt5 Base Arabic

google/mt5-baseをxlsumアラビア語データセットでファインチューニングした要約生成モデル

テキスト生成

Transformers アラビア語

Mt5 Base Finetuned Ar Wikilingua

google/mt5-baseをベースにwiki_linguaアラビア語データセットでファインチューニングしたテキスト要約モデル

テキスト生成

Mt5 M2o Arabic Crosssum

CrossSumデータセットでファインチューニングされたmT5多対一モデルで、複数言語のテキストをアラビア語に要約できます

テキスト生成

Transformers 複数言語対応

おすすめAIモデル

Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。

対話システム

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

質問応答システム中国語

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