# 大文字小文字を区別しない

これはsentence-transformersベースのモデルで、文や段落を768次元の密なベクトル空間にマッピングでき、クラスタリングや意味検索などのタスクに適しています。

これはsentence-transformersに基づくイタリア語の大文字小文字を区別しないBERTモデルで、文や段落の768次元密ベクトル表現を生成します。

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 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。

これはBERTモデルのミニバージョンで、大文字小文字を区別せず、リソースが限られた環境での自然言語処理タスクに適しています。

SciBERTベースの科学分野向け事前学習モデルをファインチューニングした固有表現認識モデル

英語言語に基づくBERTベースモデルで、マスク言語モデリング（MLM）目標を用いて事前学習されており、大文字小文字を区別しません。

大文字小文字を区別しないDistilBERTモデルを基に、マルチジャンル自然言語推論(MNLI)データセットでファインチューニングされ、ゼロショット分類タスク向けに最適化

トルコ語向けに最適化されたRoBERTaモデルで、マスク言語モデリング目標で事前学習されており、大文字小文字を区別せず、トルコ語テキスト処理タスクに適しています。

トルコ語を使用したマスク言語モデリング（MLM）目標で事前学習されたRoBERTaモデルで、大文字小文字を区別せず、中規模アーキテクチャです。

PERTはBERTアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルで、英語タスクの処理をサポートします。

PERTはBERTに基づく事前学習言語モデルで、英語テキスト処理タスクをサポートします。

英語コーパスを用いて事前学習されたTransformerモデルで、ELECTRAに似た目標タスクを採用し、自己教師付き学習によりテキスト表現を獲得します。

これはインドネシア語ウィキペディアデータで事前学習されたGPT2-smallモデルで、インドネシア語テキスト生成タスクに特化しています。

インドネシア語ウィキペディアで事前学習されたBERTベースモデルで、マスク言語モデリング（MLM）目標で訓練されており、大文字小文字を区別しません。

Funnel Transformerは自己教師付き学習に基づく英語テキストの事前学習モデルで、ELECTRAに似た目標タスクを採用し、シーケンスの冗長性をフィルタリングすることで効率的な言語処理を実現します。

IndoBERTはBERTモデルに基づくインドネシア語の最先端言語モデルで、マスク言語モデリングと次文予測目標を用いて訓練されています。