# 事前学習微調整

DistilBERTベースの多言語感情分析モデルで、複数言語のテキスト感情分類タスクに適しています。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

これはモデルセンターに公開されたTransformersモデルです。具体的な機能と用途は後で補足されます。

これはTransformerアーキテクチャに基づくクロスエンコーダーモデルで、主にテキストランキングタスクに使用されます。

Bio_ClinicalBERTはBERTアーキテクチャに基づく臨床テキスト処理モデルで、生物医学および臨床分野のテキストに特化して最適化されています。

テキスト要約タスクに特化した中国語PEGASUS-largeモデル、複数の中国語要約データセットで微調整

TAPEX-largeはWikiSQLデータセットで微調整された表質問応答モデルで、自然言語の質問を理解し、表データに基づいてSQLクエリを生成または直接回答できます。

BART事前学習モデルを基に、R3F技術を適用してトレーニングされた韓国語対話要約モデル。2021年訓民正音韓国語音声・自然言語AIコンペティションに参加

mBART - large - 50を微調整した多言語機械翻訳モデルで、50種類の言語から英語への翻訳タスクをサポートします。

TAPEX-largeは表データを事前学習した大規模言語モデルで、表質問応答タスク向けに特別に微調整されています。ニューラルSQLエグゼキューターを通じて表を理解し、表内容に関する自然言語質問に答えることができます。

これはテキスト含意問題を処理するためのモデルで、ペルシャ語および多言語環境での論理関係判断をサポートします。

WangchanBERTaモデルを微調整したタイ語質問応答システムで、複数のタイ語QAデータセットを使用してトレーニングされています

CAMeLBERT Mixを微調整したアラビア語の命名エンティティ認識モデルで、現代標準アラビア語、方言アラビア語、古典アラビア語のエンティティ認識に対応しています。