# マルチタスク蒸留

DeepSeek-R1はDeepSeekチームによって開発された初代推論モデルで、大規模な強化学習トレーニングを通じて、教師付き微調整（SFT）を最初のステップとせずに、卓越した推論能力を発揮します。

テイアはロボット学習向けの視覚基盤モデルで、複数の視覚基盤モデルを蒸留することで豊富な視覚表現能力を獲得しています

XtremeDistilTransformersは、知識蒸留を行った軽量Transformerモデルで、タスク非依存性を持ち、様々な自然言語処理タスクに適用できます。

XtremeDistilTransformersは蒸留されたタスク非依存型Transformerモデルで、タスク転移学習技術を用いて訓練された小型汎用モデルであり、様々なタスクと言語に適用可能です。

XtremeDistilTransformersは蒸留されたタスク非依存のTransformerモデルで、タスク転移学習により小型汎用モデルを実現し、あらゆるタスクと言語に適用可能です。