# 英語事前学習

T5-Efficient-TINY-NL32はGoogleオリジナルT5のバリエーションで、深層ナローアーキテクチャを採用し、モデルの深さを優先して下流タスクの性能を最適化しています。

T5-Efficient-TINYはGoogleのT5モデルの深層ナロー変種で、モデルの幅ではなく深さを増やすことで下流タスクの性能向上を図っています。

T5-Efficient-TINY-NL2はGoogleオリジナルT5のバリエーションで、深層ナローアーキテクチャを採用し、下流タスクの性能向上に焦点を当てています。

英語コーパスで事前学習されたTransformerモデルで、ELECTRAに似た自己教師あり学習方式を採用し、置換されたトークンを予測することで訓練されます。

T5効率的ラージ-DM2000はGoogleのT5モデルのバリアントで、深層ナローアーキテクチャを採用し、下流タスクの性能向上のためにモデルの深さを優先的に増やしています。

T5効率的小型-NL22はGoogleのT5モデルの深層ナロー変種で、モデルの深さを増やすことで下流タスクの性能向上に焦点を当てています。

T5-Efficient-SMALL-KV32はGoogleオリジナルT5のバリアントで、深層ナローアーキテクチャを採用し、下流タスクの性能向上に焦点を当てています。

T5-Efficient-TINY-NL8はGoogle T5モデルの効率的なバリアントで、深層ナローアーキテクチャを採用し下流タスクの性能を最適化しています。

T5-Efficient-TINY-FF12000はGoogleオリジナルT5のバリエーションで、深層ナローアーキテクチャを採用し、類似パラメータ数のモデルと比較して優れた下流タスク性能を示します。

T5-Efficient-MINIはGoogleオリジナルT5の変種で、深層ナローアーキテクチャを採用し、パラメータ数が類似するモデルアーキテクチャの中で優れた下流タスク性能を示します。

BERTは大規模な英語コーパスを基に自己教師付き方式で事前学習されたtransformersモデルで、マスク言語モデリングと次文予測の目標を用いて学習されます。

T5効率的ラージ-NH32はGoogleのT5モデルの深層ナロー変種で、モデルの深さを増やすことで下流タスクの性能向上に焦点を当てています。

T5-Efficient-SMALL-DM768 は Google のオリジナル T5 のバリエーションで、ディープナローアーキテクチャを採用し、下流タスクの性能向上のためにモデルの深さを優先的に増やしています。

T5-Efficient-SMALL-EL2はGoogleオリジナルT5のバリアントで、深層ナローアーキテクチャを採用し、下流タスクの性能向上のためにモデルの深さを優先的に増加させています。

T5-Efficient-SMALLはGoogleオリジナルT5のバリアントで、ディープナローアーキテクチャを採用し、パラメータ数が近い場合、下流タスクの性能が他のアーキテクチャを上回ります。

T5-Efficient-BASE-FF6000はGoogleのオリジナルT5のバリエーションで、深度狭幅アーキテクチャを採用しており、パラメータ数が近いモデルアーキテクチャの中で、下流タスクの性能に優れています。

XLNetは、広義の順列言語モデリング目標に基づく教師なし言語表現学習方法で、Transformer - XLをベースモデルとして採用し、長文脈タスクの処理において卓越した性能を発揮します。