# テキスト補完

BERTアーキテクチャに基づく小規模言語モデルで、キルギス語の自然言語処理アプリケーション向けに設計されています。

DeBERTa-v2アーキテクチャに基づく中国語事前学習言語モデル、パラメータ数3.2億、自然言語理解タスクに優れる

これは東北大学のBERT large JapaneseモデルをRustで使用可能な形式に変換したバージョンです

知識蒸留技術に基づいて事前学習されたBERTの変種モデルで、隠れ層の次元は240で、12個のアテンションヘッドを備え、マスク言語モデリングタスクに適しています。

ロシアのミュージシャン、エゴール・レトフの歌詞でトレーニングされたテキスト生成モデルで、彼のスタイルを模倣して歌詞を作成できます

これはRoBERTa-baseアーキテクチャに基づき、完全にスペイン語データを使用してゼロから学習されたモデルで、マスク埋めタスクに特化しています。

エスペラント語(Esperanto)で訓練されたRoBERTa型の言語モデルで、穴埋めタスクに適しています。

これはRoBERTaアーキテクチャに基づくブラジルポルトガル語の事前学習言語モデルで、ブラジルポルトガル語に特化して最適化されています。

これはロシア語をサポートするテキスト処理モデルで、主にテキスト生成とテキスト補完タスクに使用されます。

CAMeL-Labのbert - base - camelbert - msa - eighthモデルをベースに、HARD - Arabic - Datasetでさらに学習させたアラビア方言BERTモデル