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MLM事前学習

# MLM事前学習

Gte En Mlm Base
Apache-2.0
GTE-v1.5シリーズの英語テキストエンコーダーで、BERTアーキテクチャを改良し、最大8192のコンテキスト長をサポート、英語テキスト表現タスクに適しています。
テキスト埋め込み 複数言語対応
G
Alibaba-NLP
231
7
Bert 1.3b
Apache-2.0
Megatron-LMで事前学習されたTransformerエンコーダーで、日本語シーン向けに設計
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
B
retrieva-jp
56
15
Codebert Python
このモデルはmicrosoft/codebert-base-mlmをベースにPythonコードで訓練されたマスク言語モデルで、主にコード評価と生成タスクに使用されます。
大規模言語モデル Transformers
C
neulab
1.7M
25
Roberta TR Medium Wp 44k
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。
大規模言語モデル Transformers その他
R
ctoraman
84
0
Javabert
Apache-2.0
Javaソフトウェアコードの事前学習に基づくBERT型モデルで、Javaプログラミング言語用に設計され、コードの穴埋め予測タスクをサポートします。
大規模言語モデル Transformers その他
J
CAUKiel
220
12
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98
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