# マルチタスク事前学習

Tarsier-34bは、高品質なビデオ説明の生成に特化したオープンソースの大規模ビデオ言語モデルで、複数の公開ベンチマークでリーディングスコアを達成しています。

これはsentence-transformersベースのインドネシア語テキスト埋め込みモデルで、文や段落を384次元の密ベクトル空間にマッピングし、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

BERTベースの軽量文埋め込みモデルで、文の類似度を効率的に計算するために使用されます。

これはネパール語向けの事前学習言語モデルで、研究成果は第2回アジア太平洋計算言語学会議および第12回自然言語処理国際共同会議（2022）に採録されました。

InCaseLawBERTは、インドの法律テキストを基に事前学習されたBERTモデルで、インドの法律関連の自然言語処理タスクの処理に特化しています。

MTL-data-to-textモデルは、データからテキスト生成タスクのために設計され、混合アノテーションのデータからテキストデータセットを用いて教師あり事前学習を行います。

MTL-要約モデルは、要約タスク専用に設計されたテキスト生成モデルで、複数の注釈付き要約データセットを混合して教師あり事前学習を行います。

UniSpeechはラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせた統一音声表現学習モデルで、特にフランス語向けにファインチューニングされています。

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。

UniSpeechは、教師あり音素CTC学習と自己教師あり学習を組み合わせた統一音声表現学習モデルで、特にイタリア語向けにファインチューニングされています。

これはティグリニャ語向けに事前学習されたBERT基礎モデルで、4000万トークンのデータセットで40エポックの事前学習を行いました。

これはsentence - transformersに基づくモデルで、文や段落を768次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文の類似度計算や意味検索などのタスクに適しています。

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小型アーキテクチャに基づくマルチタスク事前学習モデルで、Javaプログラミングタスク向けのAPI使用推奨を生成

T5アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、Java API推薦生成タスクに特化して設計され、マルチタスク学習により性能を最適化しました。

T5アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、Java関数のドキュメント生成に特化し、マルチタスク処理をサポートします。

T5-smallアーキテクチャに基づくJavaコードコメント生成モデルで、マルチタスク訓練をサポートし、Java関数ドキュメントの自動生成に適しています。

T5-largeアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、Java関数/メソッドのコードコメントドキュメントの生成に特化しています。

T5-largeアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、Pythonコードの要約生成タスク用に設計され、マルチタスク学習をサポートします。

T5アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、Pythonコードの要約生成に特化し、マルチタスク処理をサポートします。

T5-smallアーキテクチャに基づくGo言語のコードドキュメント生成モデルで、マルチタスク処理をサポートします。

T5小型アーキテクチャに基づくPythonコード要約生成モデルで、マルチタスク学習をサポートします。

t5 smallアーキテクチャに基づく事前学習済みJava API推奨生成モデル、マルチタスク訓練と微調整で最適化

T5アーキテクチャに基づくJavaコードコメント生成モデルで、マルチタスク事前学習と微調整により最適化され、Java関数の記述テキスト生成に特化しています。

T5-largeアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、C#プログラミング言語のソースコード要約生成タスクに特化しています。

RuBERTは、ロシア語のウィキペディアとニュースデータを基に訓練されたロシア語のBERTモデルで、1億8000万のパラメータを持ち、マスク言語モデリングと次文予測タスクをサポートします。

T5アーキテクチャに基づくGo言語コードドキュメント生成モデルで、マルチタスク事前学習とファインチューニングを経ており、Go関数/メソッドの説明ドキュメント生成に特化しています。

T5-largeアーキテクチャに基づくPythonコードドキュメント生成モデルで、マルチタスク処理に対応しています。

T5大型アーキテクチャに基づくJavaコードドキュメント生成モデルで、マルチタスク学習に対応し、Java関数の説明生成に優れています。