# 低リソース言語の最適化

SeaLLMs-Audioは東南アジア向けの大規模音声言語モデルで、インドネシア語、タイ語、ベトナム語、英語、中国語の5つの主要言語をサポートし、音声分析や音声インタラクションなどの機能を備えています。

Llama-SEA-LION-v3-8Bは、東南アジア言語に最適化された多言語大規模言語モデルで、11種類の東南アジア言語をサポートし、約2000億個のトークンで持続的事前学習を行っています。

100以上の言語と文字システムをサポートする多言語テキスト処理モデルで、さまざまなアラビア語方言や少数民族言語をカバーしています

100以上の言語と文字システムをサポートする多言語処理モデル

これはウォロフ語に特化した自動音声認識モデルで、wav2vec 2.0アーキテクチャに基づき、DVoiceデータセットで訓練され、ウォロフ語の音声を文字起こしすることができます。

BERTuは、BERTアーキテクチャに基づくマルタ語の単一言語モデルで、低リソース言語向けに設計され、さまざまな自然言語処理タスクをサポートします。

英語のGPT - 2モデルをベースに微調整されたギリシャ語テキスト生成モデルで、ギリシャ軍事学院とクレタ工科大学が共同開発しました。

AfriBERTaは11種類のアフリカ言語をサポートする多言語事前学習モデルで、1億1100万のパラメータを持ち、テキスト分類や固有表現抽出などのタスクに適しています。

XGLM-7.5Bは75億のパラメータを持つ多言語自己回帰型言語モデルで、30種以上の言語をサポートし、5000億のサブワードトークンの多様なコーパスで訓練されています。

xlm-roberta-baseをベースに微調整された固有表現抽出モデルで、ナイジェリアピジン語に特化して最適化されています。

TLUnifiedコーパスを基に訓練されたフィリピン語RoBERTaモデルで、以前のバージョンを改良し、大文字小文字の区別をサポートしています。

これは、ノルウェー語の2つの書面形式（ブークモール語とニューノルウェー語）間の相互翻訳に特化した機械学習モデルで、T5アーキテクチャに基づいて微調整トレーニングされています。

136種類の印欧語族言語の相互翻訳をサポートするTransformerモデルで、Helsinki-NLPチームがOPUS多言語データを基に訓練しました。

これはTransformerアーキテクチャに基づく多言語翻訳モデルで、ダラヴィーダ語族（タミル語、カンナダ語、マラヤーラム語、テルグ語を含む）から英語への翻訳タスクをサポートします。

これはTransformerアーキテクチャに基づくロシア語からリトアニア語への機械翻訳モデルで、Helsinki - NLPチームによって開発されました。

Facebookが公開したwav2vec2シリーズのモデルの1つで、オランダ語に特化して最適化された自動音声認識（ASR）モデルです。

Transformerアーキテクチャに基づく英語からモッシ語（Mossi）への機械翻訳モデルで、Helsinki-NLPチームによって開発され、OPUSデータセットを使用して訓練されました。

これはTransformerアーキテクチャに基づく多言語翻訳モデルで、複数のアフロアジア語系の言語から英語への翻訳タスクをサポートします。