# 大文字小文字を区別する

マスク言語モデリングの目的で事前学習された多言語ALBERTモデルで、50種以上の言語をサポートし、大文字小文字を区別します。

FlauBERTは、大規模なフランス語コーパスを使って事前学習されたフランス語BERTモデルで、フランス国立科学研究センターによって開発され、さまざまな規模のバージョンが提供され、異なるニーズに対応しています。

これは事前学習されたモンゴル語のBERTモデルで、モンゴル語のウィキペディアとニュースデータセットを基に訓練され、モンゴル語のテキスト処理タスクをサポートします。

ガリシア語用に事前学習されたBERTモデル（6層、大文字小文字を区別する）。ウィキペディアを元に学習されています。

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。

これはドイツ語用に最適化された軽量BERTモデルで、知識蒸留技術により元のBERTモデルの大部分の性能を維持しながら、モデルサイズと計算要件を大幅に削減しています。

これはbert-base-multilingual-casedのウクライナ語用のカスタマイズ版で、ウクライナ語のテキスト処理をサポートし、元のモデルの精度を維持します。

これはbert-base-multilingual-casedのカスタマイズされた軽量版で、英語とデンマーク語を専門に処理し、元のモデルの表現能力を維持します。

これはbert-base-multilingual-casedのコンパクト版で、英語とイタリア語に特化して最適化され、元のモデルの表現能力を維持しています。