# テキスト理解

これはゼロショット分類タスクに使用されるtransformersモデルで、大量のラベル付きデータを必要とせずにテキストを分類できます。

これはmT5モデルを微調整したペルシア語質問生成モデルで、ペルシア語のテキストから関連する質問を生成することができます。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

これはMoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-cモデルのONNX形式変換バージョンで、ゼロショット分類タスクに適しています。

NorBERT 3 xsはノルウェー語に最適化されたBERTモデルで、次世代NorBERT言語モデルシリーズの最小バージョンであり、パラメータ数は15Mです。

SpanBERT/spanbert-base-casedをファインチューニングした質問応答モデルで、読解タスクに適しています

MiniRBTは知識蒸留技術に基づいて開発された中国語小型事前学習モデルで、全単語マスキング技術を用いて学習効率を最適化しています。

MiniRBTは知識蒸留技術に基づいて開発された中国語小型事前学習モデルで、全単語マスキング技術を用いて学習効率を最適化しています。

MiniRBTは知識蒸留技術に基づく中国語小型事前学習モデルで、全単語マスキング技術を組み合わせ、様々な中国語自然言語処理タスクに適しています。

中規模のBERT言語モデルで、マスクされたトークン内の文字のASCIIコード値の合計を予測することを事前学習の目標として訓練されています。

cointegrated/rubert-tiny2をファインチューニングしたロシア語Q&Aモデル、SQuAD形式の質問応答タスクに適応

このモデルはdistilbert-base-uncasedをSQuADの敵対的データセットでファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに適しています。

OPTはMeta AIが開発したオープンプリトレーニングTransformer言語モデルで、6.7Bのパラメータを含み、大規模言語モデル研究を促進することを目的としています。

蒸留BERTベース版を質問応答データセットで微調整したモデルで、質問応答タスクに適しています

distilroberta-baseをファインチューニングしたモデル、具体的な用途とトレーニングデータは明記されていません

中国語RoBERTa-wwm-ext-baseモデルをベースに、複数の感情分析データセットでファインチューニングされたバージョン

Robertaアーキテクチャでトレーニングされたアムハラ語言語モデルで、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。

microsoft/deberta-v3-baseをファインチューニングしたモデルで、評価セットでの精度は75.76%

distilroberta-baseモデルをファインチューニングしたバージョンで、テキスト関連タスクに適しています

bert-base-uncased-wikiをベースにファインチューニングされたモデル、具体的なタスクは明記されていません

distilbert-base-uncased-squad2をconll2003データセットでファインチューニングした質問応答と固有表現認識モデル

RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。

韓国語事前学習に基づくRoBERTaモデルで、様々な韓国語自然言語処理タスクに適用可能です。

ドキュメント視覚的質問応答(DocVQA)タスクでBERTベースモデルをファインチューニングしたモデル

中国語向けのXLNet事前学習モデルで、中国語自然言語処理リソースを充実させ、多様な中国語事前学習モデルの選択肢を提供することを目的としています。

これは中国語コーパスでファインチューニングされたRoBERTa-Base Q&Aモデルで、抽出型Q&Aタスクに適しています。

これはMT5アーキテクチャに基づく中国語質問生成モデルで、与えられた中国語テキストから自動的に関連する質問を生成することができます。

これは880万のテルグ語文で学習したRoBERTaモデルで、テルグ語の自然言語処理タスクに特化して最適化されています。

DistilKoBERTは韓国語BERTモデルの軽量版で、知識蒸留技術により元のモデルを圧縮し、大部分の性能を維持しながら計算リソースの需要を削減します。

全単語マスキング戦略を採用した中国語事前学習BERTモデルで、中国語自然言語処理研究を加速することを目的としています。

bert-base-uncasedモデルをファインチューニングした質問応答システムバージョンで、英語の質問応答タスクに適しています

MT5-smallをファインチューニングした日本語の質問生成と回答抽出モデルで、与えられたテキストから質問を生成したり回答を抽出したりできます。

PERTはBERTに基づく中国語の事前学習モデルで、中国語のテキスト処理能力の向上に特化しています。

T5-baseをファインチューニングしたエンドツーエンドの問題生成モデルで、与えられたコンテキストから自動的に関連する質問を生成できます。

albert-base-v2モデルを質問応答データセットでファインチューニングしたバージョンで、質問応答タスクに適しています

これはgoogle/mt5-smallをファインチューニングした日本語問題生成モデルで、与えられたテキスト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。

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。

DistilBERTはBERT基礎モデルの蒸留バージョンで、同等の性能を維持しながら、より軽量で高効率です。シーケンス分類、タグ分類などの自然言語処理タスクに適しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの小型版で、ポルトガル語を専門に処理し、元のモデルの精度を維持しています。

RobBERTjeはRobBERTをベースとした一連の蒸留オランダ語BERTモデルで、さまざまなサイズとトレーニング設定のモデルを提供します。