# mT5ファインチューニング

これは多言語AmazonレビューデータセットでファインチューニングされたmT5-smallモデルで、英語とドイツ語の製品レビュー要約生成に特化しています。

mT5-smallを改良したクメール語テキスト要約モデルで、最大1024トークンの入力に対応し、クメール語の記事、段落、文書の要約生成に適しています。

これはクメール語テキスト要約タスク向けにファインチューニングされたmT5モデルで、GoogleのmT5-smallモデルを基に、クメール語テキストデータセットでファインチューニングされており、簡潔で意味的に豊かなクメール語テキスト要約を生成できます。

mT5アーキテクチャに基づくトルコ語ニューステキスト要約モデルで、トルコ語の経済および時事ニュースデータセットでトレーニングされ、ニューステキストの核心内容を要約することができます。

mT5-baseベースの多言語ニュース要約モデルで、45言語のニュースタイトルと要約生成をサポート

mT5多言語大規模モデルを基に、ウクライナ語ニュースデータセットでファインチューニングした見出し生成モデル。ウクライナ語ニュース記事に対して簡潔で正確な見出しを生成可能。

mT5アーキテクチャをファインチューニングしたタイ語テキスト要約モデルで、40-140文字の簡潔な要約を生成可能

mT5をファインチューニングした中国語テキスト要約モデルで、多様な中国語データセットで訓練されており、様々なテキストに対して一貫性のある簡潔な要約を生成できます。

GoogleのmT5アーキテクチャを基にしたデンマーク語ニュース要約生成モデル、DaNewsroomデータセットでファインチューニング

mT5-baseをファインチューニングしたドイツ語ニュース見出し生成モデルで、ニューススタイルに合ったドイツ語見出しを生成するために設計されています

mT5-baseモデルをファインチューニングしたタイ語の文要約生成モデルで、タイのキングモンクット工科大学コンピュータ工学専攻の学生によって開発されました

mT5アーキテクチャに基づく多言語要約モデルで、複数の言語のテキストをロシア語で要約できます

CrossSumデータセットでファインチューニングされたmT5多対一モデルで、複数言語のテキストをアラビア語に要約できます

CrossSumデータセットでファインチューニングされた多言語要約生成モデルで、45言語間の言語間要約生成をサポート