# ドイツ語テキスト生成

BARTアーキテクチャに基づく大規模ドイツ語テキスト処理モデル、様々な自然言語処理タスクに適用可能

これはcanopylabs/3b-de-ft-research_releaseモデルから変換されたGGUF形式のモデルで、ドイツ語テキスト処理に特化して最適化されています。

これはcanopylabs/3b-de-ft-research_releaseモデルを変換したGGUF形式のドイツ語言語モデルで、テキスト生成タスクに適しています。

LLäMmlein 7Bは、調整されたTinyllamaコードベースに基づき、RedPajama V2のドイツ語部分のデータで最初から訓練された、70億パラメータのドイツ語LLaMA言語モデルです。

Wisperlamaは、DFGが資金提供するWispermedグループの博士課程学生チームによって開発されたテキスト生成モデルで、Llama-3.1アーキテクチャをベースに最適化されています。

これはTinyllamaコードフレームワークをベースに、RedPajama V2ドイツ語コーパスを使用してゼロからトレーニングされたドイツ語Tinyllama 1B言語モデルです。

Llama2アーキテクチャに基づくドイツ語言語モデルで、ドイツ語テキスト生成タスクに特化

ドイツ語大規模クリーニング版Common Crawlコーパス(GC4)で訓練されたT5モデルで、ドイツ語自然言語処理タスクに特化しています。

ドイツ語データを使用してゼロからトレーニングされたBLOOM-350m言語モデルで、BLOOMシリーズの小規模バージョンであり、ドイツ語テキスト生成タスクに特化しています。

これはGPT-2アーキテクチャに基づくドイツ語言語モデルで、ドイツ語テキスト生成タスク向けに特別に訓練されています。

このモデルはWECHSEL手法でトレーニングされ、サブワード埋め込みの効率的な初期化を通じて単一言語モデルの言語間転移を実現し、特にドイツ語向けに最適化されています。

GerPT2はドイツ語版GPT2の大規模バージョンで、CC - 100コーパスとドイツ語ウィキペディアを基に訓練され、ドイツ語テキスト生成タスクで優れた性能を発揮します。

GerPT2はGPT2アーキテクチャに基づくドイツ語大規模言語モデルで、CC-100とドイツ語ウィキペディアデータセットで訓練され、同類のドイツ語GPT2モデルよりも優れた性能を発揮します。

これはGPT - 2アーキテクチャに基づくドイツ語言語モデルで、ドイツ語テキスト生成タスクに特化して最適化されています。