# 小規模で効率的

TinyLLaVA-Video-R1はトレーサビリティのある訓練モデルTinyLLaVA-Videoを基にした小規模動画推論モデルで、強化学習により推論力と思考力を大幅に向上させ、'ひらめきの瞬間'の創発特性を示します。

google/mt5-smallをアマゾンの英語-スペイン語データセットでファインチューニングした要約生成モデルで、英語からスペイン語へのテキスト要約タスクをサポートします。

Fikriはトルコ語タスク専用にカスタマイズされた言語モデルで、Llama 3.1アーキテクチャを基に80億のパラメータを持っています。

google/flan-t5-smallをファインチューニングしたポルトガル語要約生成モデルで、ポルトガル語テキストの要約タスクに適しており、モデル規模は小さいが良好な性能を発揮します。

DeBERTa-v3ベースの小型自然言語推論モデル、ゼロショット分類タスクに適応

Albertina 100M PTBRはブラジルポルトガル語向けの基礎大規模言語モデルで、BERTファミリーのエンコーダに属し、Transformerニューラルネットワークアーキテクチャに基づき、DeBERTaモデルをベースに開発されました。

Electricidad-smallをファインチューニングしたレストラン評価の感情分析モデルで、評価の感情傾向を判断します

APPSデータセットで微調整されたGPT-Neo-125Mベースのプログラミングタスク解決モデル

これはsentence-transformersに基づくモデルで、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。