# 低学習率最適化

THUDM/GLM-4-32B-Base-0414モデルをDans-DiscountModels/pretokenization-test-4データセットでファインチューニングした大規模言語モデル

MCG-NJU/videomae-baseをベースにファインチューニングした動画理解モデルで、未知のデータセットでトレーニングされました

PyTorchとDiffusersライブラリに基づく拡散モデルで、無条件に手書き数字の白黒画像を生成します。

マイクロソフトのFlorence-2モデルをDocmatixデータセット（データ量の5％）で1日間ファインチューニングしたバージョンで、画像テキスト理解タスクに適しています

パブリックドメイン画像でトレーニングされたFlux LoRAモデル、レトロ漫画スタイルの人物描写に特化

これはMicrosoftのFlorence-2モデルをDocmatixデータセット（データ量5%）で学習率1e-6で1日間微調整したバージョンです

facebook/mbart-large-50をファインチューニングした英語-スペイン語翻訳モデルで、評価データセットで優れた性能を示しています。

facebook/mbart-large-50をファインチューニングした英語からスペイン語への翻訳モデルで、評価セットで45.09のBLEUスコアを達成しました。

このモデルはfacebook/mbart-large-50をファインチューニングした英語からスペイン語への翻訳モデルで、評価セットで45.03のBLEUスコアを達成しました。

google/vit-base-patch16-224-in21kをbeansデータセットで微調整したVision Transformerモデル

google/mt5-baseをmlsum/tuデータセットでファインチューニングしたトルコ語テキスト要約モデル

BERTは、Googleによって開発されたTransformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルです。このモデルは、テキスト分類、質問応答、名前付きエンティティ認識など、さまざまな自然言語処理タスクで優れた性能を発揮します。

このモデルはDistilBERTを未指定のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主にテキスト分類タスクに使用されます。

BERTはGoogleによって開発された、Transformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルです。双方向のコンテキストを通じてテキストを理解し、様々な自然言語処理タスクに適しています。

KLUE - RoBERTa - largeはRoBERTaアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、韓国の研究チームによって開発され、韓国語自然言語処理タスクに対して最適化されています。