# T5微調整

t5-baseをベースに微調整された法律文書要約生成モデルで、複雑な法律用語を分かりやすい表現に変換できます。

t5-smallをベースに微調整した対話要約生成モデルで、samsumデータセットで学習されました。

T5 - 3Bアーキテクチャに基づいて微調整されたテキストからSQLへの変換モデルで、PICARD制約デコード技術により構造化クエリ生成の正確性を大幅に向上させます。

これはT5-Baseアーキテクチャを基に微調整された質問生成モデルで、与えられた答えと文脈から関連する質問を生成するために特化しています。

インドネシア語に対して微調整されたT5小型要約モデルで、huseinzol05のt5-small-bahasa-summarization-casedモデルをベースに、indosumデータセットを使用して微調整されています。

T5-Largeを微調整した質問生成モデルで、SQuADデータセットから質問を生成するために設計されています。

T5-baseをベースに微調整された、問題生成と回答抽出を統合したモデルで、英語テキスト処理に対応しています。

t5-baseに基づく質問生成モデルで、答えとコンテキストを入力すると、対応する質問を出力します。

T5-smallアーキテクチャに基づき、TaPaCoデータセットで微調整されたテキスト改寫モデルで、意味は同じだが表現が異なる文を生成できます。

T5-smallをベースに微調整された英文質問生成と回答抽出モデルで、テキストから質問を生成したり回答を抽出するのに適しています。

このモデルはGoogle T5-baseアーキテクチャをベースに微調整されたニュース要約生成モデルで、4515個のサンプルを含むニュース要約データセットで訓練されています。

T5-smallモデルを未知のデータセットで微調整したテキスト要約モデルで、簡潔な要約の生成に長けています。