# モバイル端最適化

PaddleOCRチームが開発した超軽量級の英文テキスト行認識モデルで、英文と数字文字の認識をサポートします。

超軽量級の韓国語テキスト行認識モデルで、韓国語と数字文字の認識をサポートし、平均正解率は60.21%です。

PaddleOCRチームによって開発された超軽量級の日本語テキスト行認識モデルで、日本語と数字文字の認識をサポートします。

PaddleOCRチームによって開発された超軽量級のキリル文字テキスト行認識モデルで、PP - OCRv3_mobile_recをベースに訓練され、キリル文字に特化して最適化されています。

PaddleOCRチームが開発した超軽量級の英語テキスト行認識モデルで、英語と数字文字の認識をサポートします。

PP-OCRv5_mobile_recはPaddleOCRチームが開発した最新世代のテキスト行認識モデルで、簡体字中国語、繁体字中国語、英語、日本語の4つの言語の認識をサポートし、様々な複雑なテキストシーンに適用できます。

Llama Guard 3-1Bは、Llama-3.2-1Bの事前学習モデルを微調整したコンテンツセキュリティ分類モデルで、LLMの入力と応答のコンテンツをセキュリティ分類するために使用されます。

MobileBERTアーキテクチャに基づいて最適化された感情認識モデルで、EmoContextデータセット用に特別に設計されています。

MobileBERTは軽量級のBERTバリアントで、モバイルデバイス向けに最適化され、高い性能を維持しています。

MobileBERTはBERT_LARGEの軽量化バージョンで、SQuAD2.0データセットで微調整された質問応答システムモデルです。

MobileBERTに基づく軽量質問応答モデルで、SQuAD v1.1データセットで微調整され、英語の質問応答タスクに適しています。