# ウィキペディア訓練

たった1600万パラメータの小型言語モデルで、主にデバッグとテストに使用され、英語と日本語をサポートします。

これはsentence-transformersに基づくモデルで、文章や段落を768次元の密集ベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味的検索などのタスクに適しています。

mBERTベースのSimCSEモデルで、タイ語専用に訓練され、文や段落の768次元ベクトル表現を生成

GPT-2アーキテクチャに基づくトルコ語大規模言語モデルで、トルコ語テキスト生成タスク向けに設計

これは東北大学のBERT large JapaneseモデルをRustで使用可能な形式に変換したバージョンです

m-Distil-BERTベースの文変換モデルで、SimCSE手法で訓練され、テキストを768次元ベクトルにマッピング可能。意味検索やクラスタリングタスクに適応

これはFlax CLMプロセスに基づいて訓練されたスウェーデン語のGPT2スタイルのモデルで、訓練データはwiki40bデータセットのスウェーデン語部分から取得されます。

スウェーデン語、デンマーク語、ノルウェー語のウィキペディアで訓練された北欧RoBERTaモデルで、マスク埋めタスクに適しています。

Flax CLMパイプラインに基づいて訓練されたデンマーク語のGPT2スタイルのモデルで、wiki40bデータセットのデンマーク語部分を使用して訓練されました。

BERTアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、韓国語テキスト処理タスクに適しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの簡素化バージョンで、英語、中国語、ヒンディー語をサポートし、元のモデルの表現能力を保持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedのルーマニア語カスタマイズ簡素化バージョンで、元のモデルの表現能力を完全に再現し、精度も元のモデルと同等です。

これはdistilbert-base-multilingual-casedのカスタマイズ簡素化バージョンで、イタリア語に特化して最適化されており、元の精度を維持しています。

これはbert-base-multilingual-casedのカスタマイズ軽量バージョンで、ギリシャ語処理に特化して最適化されており、オリジナルモデルの精度を維持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの軽量バージョンで、英語、フランス語、デンマーク語、日本語、ベトナム語の処理をサポートし、元のモデルの精度を維持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの多言語版をカスタマイズした簡素化バージョンで、スペイン語処理に特化して最適化されています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedのカスタマイズ簡素化バージョンで、デンマーク語に最適化されており、元のモデルの表現精度を維持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの簡素化バージョンで、英語とアラビア語処理に特化しており、元のモデルの精度を維持しています。

多言語蒸留型BERTベースモデルを基にカスタマイズしたタイ語版で、元のモデルの精度と特徴表現能力を保持しています。