# マルチタスク学習

LeRobotフレームワークを基にトレーニングされたロボット戦略モデルで、特定のタスク実行に使用されます。

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MiMo-7B-RLはMiMo-7B-SFTモデルを基に強化学習で訓練されたモデルで、数学とコード推論タスクで優れた性能を発揮し、OpenAI o1-miniに匹敵する性能を持っています。

AMRBARTは事前学習された意味解析器で、文を抽象意味グラフ(AMR)に変換できます。最新バージョンv2はよりシンプルで、高速で、強力です。

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このモデルはTransformersライブラリに基づいており、具体的な機能は明確に説明されていません

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Hugging Face Transformersライブラリに基づく事前学習モデル

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T5 Small は Google がリリースした T5（Text-to-Text Transfer Transformer）モデルの小型バージョンで、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。

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Linq-Embed-MistralはMistralアーキテクチャに基づく埋め込みモデルで、テキスト分類、検索、クラスタリングタスクに特化しており、複数のMTEBベンチマークで優れた性能を発揮します。

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Llama FactoryはTransformersライブラリに基づくモデルで、テキスト生成やその他の自然言語処理タスクに使用される可能性があります。

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SLERP手法を用いて融合されたGemma-2Bの変種モデルで、2つの異なる重みのGemma-2Bモデルバージョンを組み合わせています。

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Harmonは革新的な統一マルチモーダル理解・生成フレームワークで、共有MARエンコーダーにより理解と生成の視覚表現を調和させ、テキストから画像生成やマルチモーダル理解タスクで優れた性能を発揮します。

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