# 自然言語推論

100言語をサポートする自然言語推論モデル、多言語ゼロショット分類タスクに適応

ModernBERT-largeモデルをベースに、マルチタスクファインチューニングで最適化された自然言語推論モデルで、ゼロショット分類とNLIタスクで優れた性能を発揮します。

ModernBERT-largeをファインチューニングした自然言語推論モデルで、ゼロショット分類タスク専用

ModernBERTはマルチタスクソースの自然言語推論（NLI）タスクでファインチューニングされたモデルで、ゼロショット分類と長文脈推論に優れています。

これは facebook/bart-large-mnli モデルの OpenVINO 最適化バージョンで、ゼロショットテキスト分類タスクに使用されます。

Zion_Alpha_Instruction_Tuned_SLERPは、ヘブライ語で訓練された革新的な言語モデルで、感情分析や自然言語推論などのタスクで卓越した性能を発揮します。

効率的なゼロショット分類のために設計されたモデルで、多言語テキスト分類タスクをサポートし、トレーニングデータなしで分類を実行可能

BAAI/bge-m3-retromaeをベースに訓練された多言語ゼロショットテキスト分類モデルで、ビジネスフレンドリーなシナリオ向けに設計されています

これはgoogle/switch-base-8をベースに、GLUE MNLIデータセットでファインチューニングされたテキスト分類モデルで、主に自然言語推論タスクに使用されます。

flan - t5 - xxlを微調整したNLIモデルで、前提が仮説を支持するかどうかを検証するために使用され、特に複数文前提のシナリオに最適化されています。

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。

DeBERTa-v3-largeアーキテクチャに基づく自然言語推論モデル、Transformers.js用ONNX重み版

DeBERTaアーキテクチャに基づく自然言語推論(NLI)モデルで、ゼロショット分類タスクに適しており、Transformers.js互換のONNX形式に変換済み

DeBERTa-v3アーキテクチャに基づく自然言語推論モデル、Transformers.js用ONNX重みバージョン

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

Camembert-baseモデルをベースに、XNLIデータセットのフランス語部分でファインチューニングされ、フランス語ゼロショット分類をサポート

このモデルはintfloat/e5-base-v2をGLUE（MNLI）とANLI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、ゼロショット分類と自然言語推論タスクに適しています。

Flan-T5-xxlを改造したシーケンス分類モデルで、自然言語推論タスク向けに設計されており、パラメータが半減しゼロショット分類をサポート

100言語をサポートする自然言語推論モデル、多言語ゼロショット分類タスクに適応

100以上の言語をサポートする多言語自然言語推論モデル、ゼロショット分類タスクに適しています

XLM-V-baseをベースとした多言語自然言語推論モデルで、116言語のゼロショット分類タスクをサポート

DeBERTa-v3-baseをベースに、600以上のタスクでマルチタスク学習を用いて微調整されたモデルで、ゼロショット分類と自然言語推論に優れています。

NbAiLab/nb - bert - baseを微調整した自然言語推論モデルで、デンマーク語、ノルウェー語（ブークモール）、スウェーデン語に対応しています。

デンマーク語、ノルウェー語、スウェーデン語をサポートするゼロショット分類の自然言語推論モデル

MNLIデータセットでファインチューニングされたRoBERTa-baseモデルのバージョンで、自然言語推論タスクに適しています

mt0-xxlはBLOOMZシリーズの多言語大規模モデルで、46の言語の言語間タスク処理をサポートし、xP3データセットを基に微調整され、ゼロショット言語間命令実行に長けています。

BERTベースの日本語自然言語推論モデルで、JSNLIデータセットでファインチューニングされており、ゼロショット分類やテキスト分類タスクに適しています。

mDeBERTa-v3-baseをベースとした多言語自然言語推論モデルで、100言語のゼロショット分類をサポート

これはBERT-tinyアーキテクチャを基にGLUE RTEタスクでファインチューニングされたテキスト分類モデルで、主にテキスト含意認識タスクに使用されます。

DeBERTa-v3-largeをファインチューニングしたNLIモデルで、複数のNLIデータセットで最先端の性能を達成

このモデルはbertin-roberta-base-spanishでトレーニングされたゼロショット分類器で、スペイン語テキスト分類タスクに適しています。

WANLIデータセットを用いて微調整されたroberta-largeモデルで、自然言語推論タスクに使用され、複数の域外テストセットでroberta-large-mnliよりも優れた性能を発揮します。

BERTIN RoBERTaベースのスペイン語文埋め込みモデル、自然言語推論タスク向けに最適化

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

microsoft/deberta-v3-largeアーキテクチャに基づくクロスエンコーダーモデルで、自然言語推論タスク用にSNLIおよびMultiNLIデータセットでトレーニングされています。

GLUE MNLIデータセットでファインチューニングされたDeBERTa-v3-largeモデル、自然言語推論タスク用、検証セット精度90%達成

SqueezeBERTはBERTの軽量版で、アーキテクチャを最適化することで計算リソースの需要を削減しつつ、高い自然言語理解性能を維持しています。

このモデルは自然言語推論（NLI）タスクにおける汎化能力を研究し、単純なヒューリスティック手法を超える方法を探ります。

このモデルは、GLUEのMNLIタスクでdistilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、主に自然言語推論タスクに使用されます。

このモデルは、ALBERTの基本バージョン（albert-base-v2）をGLUEデータセットのRTEタスクで微調整したテキスト分類モデルで、主にテキスト含意認識タスクに使用されます。