# テキストからテキストへの変換

BoolQデータセットでファインチューニングされたT5-baseモデルで、真/偽クラスの質問回答ペアを生成するために特別に設計されています。

ViT5-Baseモデルをベトナムニュース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生成モデルで、ベトナム語テキストの自動要約生成をサポートします。

T5-smallモデルのONNX形式エクスポート版で、多言語テキスト生成と翻訳タスクをサポートします。

ベトナム語の最先端の事前学習済みTransformerエンコーダー・デコーダーモデルで、ベトナム語ニュース要約タスクに特化してファインチューニングされています。

ViT5-baseはTransformerベースのベトナム語事前学習エンコーダー・デコーダーモデルで、様々なテキスト生成タスクをサポートします。

t5-smallをファインチューニングした英語の質問生成モデルで、与えられたテキストと回答から関連する質問を生成します。

これはアラビア語と英語のタスクに特化したT5モデルで、google/mt5-baseモデルの代替案として利用でき、サイズが小さく、アラビア語と英語に関連するタスクに特化しています。

T5バージョン1.1はGoogleが改良したテキストからテキストへの変換モデルで、GEGLU活性化関数を採用し、C4データセットのみで教師なし事前学習を行い、ファインチューニング後に使用する必要があります。

これはBART-baseアーキテクチャを基に微調整された問題生成モデルで、与えられたテキストと回答から関連する質問を生成するために特別に設計されています。

アラビア語と英語のタスクに特化してカスタマイズされたT5モデルで、サイズが小さく、特定の言語に最適化されています。

T5バージョン1.1のLM適応版は、T5アーキテクチャを改良したテキスト生成モデルで、言語モデリング目標の追加トレーニングにより、プロンプトチューニング能力が向上しています。

T5バージョン1.1のLM適応版はT5アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、言語モデリング目標に最適化され、プロンプトチューニングにおける性能が向上しています。

T5-LargeはGoogleが開発したテキストからテキストへの変換Transformerモデルで、7.7億のパラメータを持ち、様々なNLPタスクをサポートします。

T5-3BはGoogleによって開発された30億パラメータのテキストからテキストへの変換Transformerモデルで、統一されたテキストからテキストへのフレームワークを用いて様々なNLPタスクを処理します。