# T5ファインチューニング

AraT5v2をファインチューニングしたアラビア語テキスト要約モデルで、ニュースや長文の要約に最適化されています

ltg/nort5-baseをNorSumm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で、ノルウェー語テキスト要約タスクをサポート

t5-smallをファインチューニングした英西翻訳モデル、opus100データセットでトレーニング

T5-smallをファインチューニングしたチベット仏教文献翻訳モデルで、ウチェン体チベット文字から英語への翻訳に特化

PragmaticLMはT5をファインチューニングしたモデルで、ユーザーのプロンプトをリファクタリングし、下流の大規模言語モデルの理解能力を向上させるために設計されています。

google/flan-t5-smallをファインチューニングした研究論文要約生成モデルで、arXiv論文に最適化されています

これはSAMSumデータセットでファインチューニングされたT5テキスト要約モデルで、対話や会話の要約タスクに適しています。

このモデルはT5-largeをファインチューニングしたディストラクター生成モデルで、多肢選択問題のディストラクター生成タスクに適しています。

これはT5-baseをファインチューニングしたテキスト生成モデルで、選択問題のための紛らわしいディストラクターを生成するために特別に設計されています。

BoolQデータセットでファインチューニングされたT5-baseモデルで、真/偽クラスの質問回答ペアを生成するために特別に設計されています。

T5-baseをファインチューニングしたメール処理モデルで、テキスト生成タスクに適しています

t5-smallをファインチューニングしたテキスト処理モデルで、メール関連タスクに適しています

これはHelsinki-NLP/opus-100データセットでファインチューニングされたT5-baseモデルで、英語からトルコ語への翻訳タスク専用です。

T5アーキテクチャをベースにファインチューニングした法律文書要約モデルで、短い/長い2種類の法律事件要約を生成可能

このモデルはt5-smallをファインチューニングしたバージョンで、PubMedデータセットを使用して科学・医学テキストを要約するために最適化されています。

T5-smallをファインチューニングした科学論文要約生成モデルで、科学論文から重要な情報を抽出して要約を生成できます。

T5-smallアーキテクチャをファインチューニングしたフィンテックチャットボットで、銀行業務の問い合わせ専用に設計されています

T5-smallアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、multi_newsデータセットでファインチューニングされており、抽象的な要約の生成に優れています

T5-baseをファインチューニングしたモデルで、職務記述を構造化された履歴書JSONデータに変換するために使用されます

このモデルはMBZUAI/LaMini-Flan-T5-248Mをファインチューニングしたプロンプト強化モデルで、主にテキスト記述強化タスクに使用されます。

T5-smallをファインチューニングした会話軌跡予測モデルで、会話テキストの展開方向を分析するために使用されます

T5-Baseをファインチューニングしたテキスト言い換え生成モデルで、テキスト内容を効率的に書き換え、元の意味を保ちながら構文構造を変更できます。

T5-smallをファインチューニングした英語-ネパール語ニューラル機械翻訳モデル、BLEUスコア13.86

これはT5-smallモデルをファインチューニングした臨床ノート要約モデルで、主に臨床ノートの要約生成に使用されます。

これはT5アーキテクチャに基づくエストニア語要約モデルで、エストニア議会討論の速記内容を要約するために特別に設計されています。

T5-SmallをファインチューニングしたテキストからBPMN図生成モデル、ビジネスプロセスモデリング専用に設計

T5-smallをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、議会法案の内容要約に特化

SSTデータセットでT5-baseモデルをファインチューニングしたテキスト生成モデル

GoogleのT5-smallモデルをファインチューニングしたバージョンで、英語の自然言語クエリをSQL SELECTクエリ文に翻訳するために特別に設計されています。

T5-smallアーキテクチャを基にファインチューニングされたウクライナ語ニュース要約生成モデルで、ウクライナ語と英語のニュース記事の要約生成をサポートします。

T5-smallをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、長文から簡潔で一貫性があり情報豊富な要約を生成するために特別に設計されています。

T5-smallをファインチューニングしたサンスクリット語-英語翻訳モデル、itihasaデータセットでトレーニング

T5-largeアーキテクチャをファインチューニングしたクエリ焦点型の表要約生成モデルで、表データを自然言語の要約に変換するために特別に設計されています。

このモデルはaslg_pc12データセットでt5-smallをファインチューニングしたバージョンで、主に手話翻訳タスクに使用されます。

google/t5-efficient-tinyをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、billsumデータセットでトレーニング済み

T5アーキテクチャに基づくベトナム語テキスト要約生成モデルで、未知のデータセットでファインチューニングされており、簡潔なベトナム語要約の生成をサポートします。

t5-smallをファインチューニングした英語-ヒンディー語翻訳モデル、opus100データセットでトレーニング

T5-smallアーキテクチャをファインチューニングした英語-ヘブライ語双方向翻訳モデル、OPUS100データセットでトレーニング

KeywordGen-v2はT5ベースのモデルで、テキストからキーワードを生成するために特別に設計されており、製品レビュー分析に特に適しています。

T5-smallをファインチューニングした金融文書要約生成モデル、searde/dataset-financial-documents-3データセットでトレーニング