# テキストからテキストへの変換

Boolq T5 Base Question Generation
MIT
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。
質問応答システム Transformers 複数言語対応
B
fares7elsadek
79
1
Vit5 Base Vietnews Summarization
MIT
ViT5-Baseモデルをベトナムニュース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生成モデルで、ベトナム語テキストの自動要約生成をサポートします。
テキスト生成 その他
V
VietAI
1,145
7
T5 Small Onnx
Apache-2.0
T5-smallモデルのONNX形式エクスポート版で、多言語テキスト生成と翻訳タスクをサポートします。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
T
echarlaix
18
3
Vit5 Large Vietnews Summarization
MIT
ベトナム語の最先端の事前学習済みTransformerエンコーダー・デコーダーモデルで、ベトナム語ニュース要約タスクに特化してファインチューニングされています。
テキスト生成 Transformers その他
V
VietAI
1,210
12
Vit5 Base
MIT
ViT5-baseはTransformerベースのベトナム語事前学習エンコーダー・デコーダーモデルで、様々なテキスト生成タスクをサポートします。
大規模言語モデル その他
V
VietAI
7,170
11
T5 Small Squad Qg
t5-smallをファインチューニングした英語の質問生成モデルで、与えられたテキストと回答から関連する質問を生成します。
質問応答システム Transformers 英語
T
lmqg
308
0
T5 Arabic Base
Apache-2.0
これはアラビア語と英語のタスクに特化したT5モデルで、google/mt5-baseモデルの代替案として利用でき、サイズが小さく、アラビア語と英語に関連するタスクに特化しています。
大規模言語モデル Transformers
T
bakrianoo
635
0
T5 V1 1 Small
Apache-2.0
T5バージョン1.1はGoogleが改良したテキストからテキストへの変換モデルで、GEGLU活性化関数を採用し、C4データセットのみで教師なし事前学習を行い、ファインチューニング後に使用する必要があります。
大規模言語モデル 英語
T
google
127.68k
26
Bart Base Squad Qg
これはBART-baseアーキテクチャを基に微調整された問題生成モデルで、与えられたテキストと回答から関連する質問を生成するために特別に設計されています。
質問応答システム Transformers 英語
B
lmqg
57
0
T5 Arabic Small
Apache-2.0
アラビア語と英語のタスクに特化してカスタマイズされたT5モデルで、サイズが小さく、特定の言語に最適化されています。
大規模言語モデル Transformers
T
bakrianoo
20
1
T5 Large Lm Adapt
Apache-2.0
T5バージョン1.1のLM適応版は、T5アーキテクチャを改良したテキスト生成モデルで、言語モデリング目標の追加トレーニングにより、プロンプトチューニング能力が向上しています。
大規模言語モデル Transformers 英語
T
google
501
8
T5 Xxl Lm Adapt
Apache-2.0
T5バージョン1.1のLM適応版はT5アーキテクチャに基づく大規模言語モデルで、言語モデリング目標に最適化され、プロンプトチューニングにおける性能が向上しています。
大規模言語モデル Transformers 英語
T
google
61
9
T5 Large
Apache-2.0
T5-LargeはGoogleが開発したテキストからテキストへの変換Transformerモデルで、7.7億のパラメータを持ち、様々なNLPタスクをサポートします。
大規模言語モデル 複数言語対応
T
google-t5
422.02k
204
T5 3b
Apache-2.0
T5-3BはGoogleによって開発された30億パラメータのテキストからテキストへの変換Transformerモデルで、統一されたテキストからテキストへのフレームワークを用いて様々なNLPタスクを処理します。
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
T
google-t5
340.75k
46
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