Arat5v2 XLSum Arabic Text Summarization
AraT5v2をファインチューニングしたアラビア語テキスト要約モデルで、ニュースや長文の要約に最適化されています
テキスト生成
Transformers

A
omarsabri8756
166
1
Mt5 Small Finetuned Gazeta Ru
Apache-2.0
google/mt5-smallをgazetaデータセットでファインチューニングしたロシア語要約生成モデル
テキスト生成
TensorBoard

M
sansmislom
33
0
Kobart Korean Summarizer V2
gogamza/kobart-base-v2をベースに訓練された韓国語テキスト要約モデルで、AI Hubの68万件の要約データを使用して訓練
テキスト生成
Transformers

K
gangyeolkim
164
0
Visummary
ViSummaryはT5アーキテクチャに基づくベトナム語テキスト要約生成モデルで、長文を簡潔な要約に圧縮できます。
テキスト生成
Transformers その他

V
CreatorPhan
18
1
Sinmt5
このモデルはmT5アーキテクチャに基づく多言語要約生成モデルで、シンハラ語に特化してファインチューニングされており、CNNデイリーメールのシンハラ語ニュースの抽象要約を生成するために使用されます。
テキスト生成
Transformers

S
Hamza-Ziyard
14
0
T5 Small Vietnamese News
MIT
Transformerベースの軽量事前学習エンコーダ-デコーダモデルで、ベトナム語ニュース要約用に設計
テキスト生成
Transformers その他

T
minhtoan
104
4
T5 Small German
Apache-2.0
T5-smallアーキテクチャに基づいて微調整されたドイツ語要約生成モデルで、mlsumドイツ語データセットで7エポック訓練し、Rouge1スコアが42.38です。
テキスト生成
Transformers ドイツ語

T
Shahm
108
1
T5 Base Dutch Demo
オランダ語T5ベース版をファインチューニングしたニュース要約生成モデルで、オランダ語テキスト要約タスクをサポート
テキスト生成
T
flax-community
36
1
Bert2bert Indonesian Summarization
Apache-2.0
BERT-baseをファインチューニングしたインドネシア語テキスト要約モデルで、インドネシア語ニュース記事の自動要約生成に適しています
テキスト生成
Transformers その他

B
cahya
219
5
Mbart Large Cc25 Cnn Dailymail Xsum Nl
mbart-large-cc25をファインチューニングしたオランダ語ニュース要約生成モデル、CNN/DailyMailとXSum形式の要約タスクに対応
テキスト生成
Transformers その他

M
ml6team
129
4
Bart Large Cnn
MIT
英語コーパスで事前学習されたBARTモデルで、CNNデイリーメールデータセットに特化してファインチューニングされ、テキスト要約タスクに適しています。
テキスト生成 英語
B
facebook
3.8M
1,364
It5 Summarization Fanpage
このモデルはgsarti/it5-baseをFanpageデータセットでファインチューニングしたイタリア語抽象要約生成モデルです
テキスト生成
Transformers その他

I
ARTeLab
16
2
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98