# ゼロショット移行

CogACTは、視覚言語モデル(VLM)に基づいて派生した新しい高度な視覚言語動作(VLA)アーキテクチャで、ロボット操作向けに設計されています。

SAM 2はFAIRが開発した、画像とビデオの視覚セグメンテーションをプロンプトで行うための基礎モデルで、プロンプトによる効率的なセグメンテーションをサポートします。

SAM 2はFAIRが開発した、画像とビデオに対応したプロンプト可能な視覚セグメンテーションの基礎モデルで、プロンプトによる汎用セグメンテーションタスクをサポートします。

このモデルの情報が不足しており、ライセンスタイプが「その他」であることのみわかっています。

GigaBERT-v3は英語とアラビア語に特化したバイリンガルBERTモデルで、大規模コーパスを用いて事前学習され、情報抽出タスクで優れた性能を発揮します。

これは多言語BERTモデルをスタンフォード質問応答データセット(SQuADv1.1)で微調整した質問応答モデルで、複数の言語の読解タスクをサポートします。

mDeBERTaはDeBERTaの多言語バージョンで、ELECTRA方式の事前学習と勾配脱結合埋め込み共有技術を採用し、XNLIなどのクロスランゲージタスクで優れた性能を発揮します。