# 多言語質問応答

Galactic Qwen 14B Exp2
Apache-2.0
Galactic-Qwen-14B-Exp2はQwen 2.5 14Bアーキテクチャに基づいて設計された大規模言語モデルで、推論能力の強化に焦点を当て、文脈理解、論理的推論、多段階問題解決に優れています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
G
prithivMLmods
558
4
Serpens Opus 14B Exp
Apache-2.0
Serpens-Opus-14B-ExpはQwen 2.5 14Bアーキテクチャに基づいて設計された140億パラメータのモデルで、推論能力を強化し、汎用推論や質問応答タスクに適しています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
S
prithivMLmods
158
1
Mmedlm
Apache-2.0
MMedLMは70億パラメータを持つ多言語医療基盤モデルで、InternLMアーキテクチャに基づき、総合多言語医療コーパスMMedCで事前学習されています。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
M
Henrychur
30
5
Mdeberta V3 Base Squad2
MIT
mDeBERTa-v3-baseをベースとした多言語質問応答モデルで、SQuAD2.0データセットでファインチューニングされています
質問応答システム Transformers 複数言語対応
M
timpal0l
14.06k
246
Bert Base Multilingual Xquad
bert-base-multilingual-uncasedに基づく多言語質問応答モデルで、XQuADデータセットで微調整されました。
質問応答システム Transformers その他
B
alon-albalak
24
0
Bert Multi Cased Finetuned Xquadv1
GoogleのBERT基本多言語モデルを基に、11言語の質問応答データセットで微調整され、言語間の質問応答タスクをサポートします。
質問応答システム その他
B
mrm8488
1,100
5
Xlmroberta Squadv2
これは質問応答タスクのためにSQuADv2データセットでファインチューニングされたxlm-roberta-largeモデルです
質問応答システム Transformers
X
aware-ai
15
0
Bert Base Multilingual Cased Finetuned Squad
これは多言語BERTモデルをスタンフォード質問応答データセット(SQuADv1.1)で微調整した質問応答モデルで、複数の言語の読解タスクをサポートします。
質問応答システム その他
B
salti
28
14
Xlm Roberta Large Xquad
XLM-RoBERTa-largeをベースにした多言語質問応答モデルで、XQuADデータセットでトレーニングされ、11言語の抽出型質問応答タスクをサポートします。
質問応答システム Transformers その他
X
alon-albalak
45
2
Squad Mbart Model
未知のデータセットを基に最初から訓練されたmbartモデルで、具体的な用途と特性はさらに補足する必要があります。
質問応答システム Transformers
S
ZYW
18
0
Xlm Roberta Large Finetuned Squad V2
MIT
xlm-roberta-largeモデルをsquad_v2データセットで微調整した質問応答モデル
質問応答システム Transformers
X
sontn122
67
0
Mt5 Base Finetuned Tydiqa Xqa
このモデルは、GoogleのmT5-baseをTyDi QAデータセットで微調整した多言語質問応答モデルで、101言語の質問応答タスクに対応しています。
質問応答システム Transformers その他
M
Narrativa
368
6
Xlm Roberta Large Qa Multilingual Finedtuned Ru
Apache-2.0
これはXLM-RoBERTaアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、マスク言語モデリングの目標で学習され、英語とロシア語の質問応答データセットで微調整されています。
質問応答システム Transformers 複数言語対応
X
AlexKay
1,814
48
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