# Seq2Seqアーキテクチャ

これはHelsinki-NLP/opus-mt-en-zh事前学習モデルを基にファインチューニングした英中翻訳モデルで、清華大学開放中国語語彙(THUOCL)データセットを使用してファインチューニングされています。

SciFiveはTransformerベースのテキスト変換モデルで、生物医学文献処理タスクに特化して最適化されています。

MixQGは、混合回答タイプの質問応答データセットを用いて事前学習された問題生成モデルで、与えられた文脈と回答に基づいて関連する問題を生成することができます。

BARTアーキテクチャに基づくシーケンス・ツー・シーケンスモデルで、CNN/DailyMailデータセットで微調整されており、テキスト要約タスクに適しています。