# T5アーキテクチャ

Salesforce/codet5-baseをベースに微調整されたコード処理モデルで、Pythonコード関連のタスクに特化しています。

T5-smallモデルをXSumデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデル

Chronos-Boltはゼロショット予測をサポートする事前学習済み時系列予測モデルのシリーズで、T5エンコーダ-デコーダアーキテクチャに基づき、約1000億の時系列観測点を含むデータで学習されています。

kazRush-ru-kkは、T5構成に基づくロシア語からカザフ語への翻訳モデルで、複数のオープンソースの平行データセットで訓練されています。

T5-smallをファインチューニングしたハウサ語から中国語への翻訳モデルで、BLEU評価指標で30.26点を達成

FLAN-T5ベースのポルトガル語（ブラジル）テキスト要約モデル、命令微調整で最適化

FRED-T5-largeでトレーニングされたロシア語スペルチェックモデル。スペルミス、句読点、大文字小文字の誤りを修正可能

これはT5アーキテクチャに基づく多言語機械翻訳モデルで、英語、ロシア語、中国語間の相互翻訳をサポートしています。

T5アーキテクチャに基づく多言語翻訳モデルで、ロシア語、中国語、英語間の双方向翻訳をサポートします。

d0rj/rut5-base-summをファインチューニングしたロシア語対話要約モデル、DialogSumデータセットで訓練

T5アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、英文を絵文字のシーケンスに変換できます

jflegデータセットに基づいて構築された文法チェックモデルで、t5-baseアーキテクチャを採用し、英文法の修正に特化しています。

FLAN-T5アーキテクチャに基づく英語-インドネシア語双方向翻訳モデル

Long-T5アーキテクチャに基づく政府報告要約生成モデルで、長文書要約タスクに特化して最適化されています。

T5アーキテクチャに基づく英語イベント推論モデルで、イベントの前提条件、影響、意図、反応を分析するために使用されます

PTT5をファインチューニングしたブラジルポルトガル語テキスト抽象要約生成モデルで、ニュースなど様々なテキストの要約生成をサポートします。

google/long-t5-tglobal-baseをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、XSumおよびCNN/DailyMailデータセットで良好なパフォーマンスを発揮します。

t5-baseモデルを微調整した文法チェックモデルで、テキストの文法誤り検出と修正に使用されます

MOLT5-smallは、事前学習モデルに基づく分子と自然言語の変換モデルで、分子構造と自然言語の記述を相互に変換することができます。

molt5-base は T5 アーキテクチャに基づくモデルで、分子と自然言語間の翻訳タスクに特化しています。

ByT5はGoogleのT5のトークナイザー不要バージョンで、UTF-8バイト列を直接処理し、多言語テキスト処理をサポートし、特にノイズデータの処理に優れています。

T5-smallアーキテクチャに基づく質問応答システムモデルで、抽出型QAタスクをサポートし、回答可能・不可能なケースを処理可能

インドネシア語のmC4データセットを基に事前学習されたT5小型モデルで、微調整後に使用する必要があります。

PTT5はBrWacコーパスを使って事前学習されたT5モデルで、ポルトガル語に特化して最適化されており、複数のサイズと語彙表を提供します。

T5-smallアーキテクチャに基づく文法誤り訂正モデルで、英語テキストの文法誤りを自動検出・修正します。

ruT5-baseをベースに訓練されたロシア語テキストの有害表現除去モデルで、有害なロシア語テキストを中立的な表現に変換します。

T5アーキテクチャに基づく英語文の言い換え生成モデル、Google PAWSデータセットで学習済み

T5-small-ssm-nqはT5アーキテクチャに基づく小型の闭卷问答モデルで、C4、ウィキペディア、自然な質問（NQ）データセットで事前学習と微調整が行われています。

これはT5-baseアーキテクチャに基づく解釈モデルで、PAWS、MSRP、Opinosisデータセットで微調整され、主にテキストの解釈と書き換えタスクに使用されます。

PLSUMはポルトガル語用の複数文書抽出型要約モデルで、複数の文書から重要な文を抽出し、ウィキペディアのような要約を生成することができます。

T5-baseアーキテクチャに基づくトリビアQAモデル。コンテキスト不要のトレーニングでクローズドブックQA能力を実現

このモデルはT5アーキテクチャを微調整したニュース要約生成モデルで、学習データはCNN/DailyMailニュースデータセットから取得されています。

これはT5アーキテクチャに基づき、複数のデータセットでファインチューニングされたロシア語の抽象的要約生成モデルで、簡潔で正確なテキスト要約を生成できます。

T5-smallアーキテクチャに基づくキーワードからテキストを生成するモデルで、入力されたキーワードを首尾一貫した文章に変換できます。

WikiKG90Mv2データセットでトレーニングされたT5モデル、知識グラフにおける末尾エンティティ予測タスク用

T5-smallアーキテクチャに基づく分類器で、回答/質問の組み合わせの重要性を評価し、回答が要約に含まれるのに十分な関連性があるかを判断します。

T5-Baseアーキテクチャに基づいてドイツ語データセットで微調整されたテキスト要約生成モデル

T5アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、Java API推薦生成タスクに特化して設計され、マルチタスク学習により性能を最適化しました。

T5アーキテクチャに基づくベトナム語 - 英語機械翻訳モデル

T5-baseアーキテクチャに基づくクエリ生成モデルで、テキスト段落に対して可能な検索クエリを生成し、ラベル付きデータなしで意味検索モデルを訓練できます。