# バイリンガルサポート

これはBERTアーキテクチャに基づくインドネシア語の感情分析モデルで、テキストを肯定的または否定的な感情に分類できます。

Yehiaは思いやりのあるアラビア語言語モデルで、ALLaM-7B-Instruct-previewを基に開発され、親切で友好的かつ実用的なアラビア語と英語の対話を提供します。

KURE-v1は韓国語テキスト検索に最適化された埋め込みモデルで、BAAI/bge-m3を微調整しており、韓国語検索タスクで優れた性能を発揮します。

LLaVA-Saiga-8bはIlyaGusev/saiga_llama3_8bモデルを基に開発された視覚-言語モデル（VLM）で、主にロシア語タスクに適応していますが、英語処理能力も保持しています。

Jina Embeddings V2 Baseは中国語に最適化された文埋め込みモデルで、テキストを高次元ベクトル表現に変換し、文の類似度計算や特徴抽出に使用できます。

InternLM-Math-Plus は最先端のバイリンガルオープンソース数学推論大規模言語モデルで、問題解決、証明、検証、拡張能力を備えています。

SambaLingo-アラビア語-チャット-70Bは、アラビア語と英語をサポートする人間調整済み対話モデルで、Llama-2-70bを基に適応訓練されています。

これはMistral-7B-Instruct-v0.1とSauerkrautLM-7b-HerOを統合した7Bパラメータの大規模言語モデルで、英語とドイツ語のテキスト生成タスクをサポートします。

multilingual-e5-baseをファインチューニングしたドイツ語意味的テキスト類似性モデルで、複数のドイツ語データセットで最適化されています

Llama-2-7Bをベースに最適化したベトナム語大規模言語モデル。124GBのマルチドメインベトナム語・英語データで継続事前学習を行い、言語理解能力を強化

これは韓国語テキストの感情分析を行うモデルで、テキストの感情傾向（ポジティブ/ネガティブ）を判断できます。