# ドメイン適応

複数のCaptain-Erisシリーズモデルをmergekitツールで統合した事前学習言語モデル

Mini-InternVL2-DA-RSはリモートセンシング画像分野に最適化されたマルチモーダルモデルで、Mini-InternVLアーキテクチャを基に、ドメイン適応フレームワークで微調整され、リモートセンシング画像理解タスクで優れた性能を発揮します。

BiomedCLIPはマイクロソフトが開発した生物医学ビジュアル言語処理モデルで、PubMedBERTとViTアーキテクチャに基づき、生物医学分野向けに設計されています。

LLaMA-2-Chat-7Bをベースに開発された金融分野専用チャットモデル、読解手法でドメイン知識を最適化

このモデルはMilaNLPチームがSemEval-2023タスク10（説明可能なオンラインジェンダー差別検出）のために訓練したドメイン適応モデルで、DeBERTa-v3-largeを基にRedditとGabのコーパスでドメイン適応訓練を行った

monologg/kobigbird-bert-baseをcustom_squad_v2データセットでファインチューニングした韓国語QAモデル

INSTRUCTOR-Largeは汎用埋め込みモデルで、任意のテキスト断片を固定長のベクトルにマッピングでき、命令制御によりドメイン特異性とタスク認識性を実現します。

wav2vec2-xls-r-300mをファインチューニングした航空管制通信音声認識モデル、英語対応

このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをATCOSIMコーパスでファインチューニングしたバージョンで、航空交通管制通信の自動音声認識タスク専用に設計されています。

KpfBERTはBERTアーキテクチャに基づく韓国語事前学習言語モデルで、個人開発者jinmang2によって公開されました。

bert-base-uncasedをスポーツ関連データでファインチューニングしたBERTモデル

15GBのフランス語ツイートデータを使用してドメイン適応事前学習を行ったCamemBERT基本モデル、フランス語自然言語処理タスクに特化