# マルチドメイン適応

これはmergekitツールを使用してマージされた12Bパラメータ規模の大規模言語モデルで、複数の優れたモデルの特性を融合しています。

ModernBERT-Jaをベースに構築された日本語汎用リランキングモデルで、トップクラスの性能と長文処理能力を備えています

12Bパラメータの大規模言語モデルで、テキスト生成タスクをサポートし、Apache-2.0ライセンスで公開されています。

これはChuxin-Embeddingから変換されたGGUF形式モデルで、主に中国語テキスト検索タスクに使用されます。

whisper-large-v3をファインチューニングしたラトビア語自動音声認識モデルで、AiLab.lvによって訓練され、ラトビア語音声からテキストへの変換タスクをサポートします。

WangchanBERTaモデルをファインチューニングしたタイ語感情分析モデルで、タイ語テキストの感情傾向を分析します。

Llama3をファインチューニングしたペルシャ語Q&A専用バージョンで、文脈に基づき正確にペルシャ語の質問に回答可能

AutoTrainでトレーニングされたテキスト分類モデルで、少数ショット学習シナリオに適しており、ニュース記事を効率的に分類できます。

GNER-T5-largeはFlan-T5-largeアーキテクチャを基にした生成型固有表現認識モデルで、未知のエンティティ領域におけるゼロショット認識能力の向上に焦点を当てています。

Flan-T5-Baseを微調整した意図分類モデルで、顧客の質問を事前定義されたカテゴリに分類するために使用されます

SlimPajama-627Bデータセットでトレーニングされたテキスト生成モデルで、網膜ネットワークアーキテクチャを採用しています。

GNER-T5-xlはFlan-T5-xlをベースにした生成的固有表現認識モデルで、負のインスタンス訓練によりゼロショット認識能力が大幅に向上

Carballo-bloom-1.3Bは13億パラメータを持つTransformerベースのガリシア語因果言語モデルで、FLOR-1.3Bを基に継続事前学習を行っています。

BCEmbeddingはNetEase Youdaoが開発したバイリンガルクロスランゲージ埋め込みモデルライブラリで、EmbeddingModel（意味ベクトル生成）とRerankerModel（結果精密ランキング）の2種類のモデルを含みます。Youdaoの検索拡張生成（RAG）システムのコアコンポーネントとして、オープンソースプロジェクトQAnythingやYoudao速読、Youdao翻訳などの製品にすでに成功裏に適用されています。

Parakeet CTC 1.1BはNVIDIA NeMoとSuno.aiが共同開発した自動音声認識モデルで、FastConformerアーキテクチャを基に約11億のパラメータを持ち、英語音声の転写をサポートします。

Hugging Face Transformersライブラリを使用してファインチューニングされたテキストから動画を生成するモデルで、テキスト入力に基づいて動画コンテンツを生成できます。

Donutフレームワークに基づく文書分類モデルで、RVL-CDIPの小規模データセットでトレーニング済み

GTE-smallはアリババDAMOアカデミーによって訓練された汎用テキスト埋め込みモデルで、BERTフレームワークに基づいており、情報検索や意味的テキスト類似度などのタスクに適しています。

これはAutoTrainでトレーニングされた翻訳モデルで、未知の言語から未知の言語への翻訳タスクをサポートします。

Tacotron2アーキテクチャに基づくタイ語テキスト音声変換モデルで、修正されたCommon Voiceタイ語データセットを使用してトレーニングされています

ruT5-baseをファインチューニングしたロシア語テキストおよび対話要約モデルで、多様な分野のロシア語テキストの要約生成タスクをサポート

Whisper Smallアーキテクチャに基づく韓国語音声認識モデルで、多様な韓国語データセットに対してファインチューニングされています

これはロシア語自動音声認識のためのFastConformerハイブリッドモデルで、TransducerとCTCデコーダーを組み合わせ、パラメータ規模は約1.15億です。

テキスト要約タスクに特化した中国語PEGASUS-largeモデル、複数の中国語要約データセットで微調整

JASMINEは少数ショット学習向けのアラビア語GPTモデルシリーズで、パラメータ数は3億から67億まであり、事前学習データ規模は235GBのテキストです。

中国語テキスト要約タスクに特化したPAGASUS-baseの中国語バージョンで、複数の中国語要約データセットで微調整・最適化されています

テキスト要約タスクに特化した中国語PEGASUS-largeモデルで、複数の中国語要約データセットでファインチューニング済み

これはTransformerアーキテクチャに基づく大規模なニューラル機械翻訳モデルで、英語からルーマニア語への翻訳に特化しています。

これはTransformerアーキテクチャに基づくニューラル機械翻訳モデルで、英語からフランス語への翻訳に特化しています。OPUS-MTプロジェクトの一部であり、幅広い言語カバレッジとアクセスしやすい翻訳サービスを提供することを目的としています。

このモデルはword2vec単語埋め込みとDistilBERTアーキテクチャを組み合わせ、大規模データで訓練され、様々な自然言語処理タスクに適しています。

DeBERTa-v3-largeをファインチューニングしたアスペクト感情分析モデルで、マルチドメインテキストの感情極性分類をサポート

DeBERTa-v3-baseを基にしたアスペクトベース感情分析モデルで、テキスト内の特定のアスペクトに対する感情の極性を識別するように設計されています。

KoBARTはBARTアーキテクチャに基づく韓国語エンコーダ-デコーダ言語モデルで、テキスト充填ノイズ関数で訓練され、韓国語テキストの特徴抽出と生成タスクをサポートします。

このモデルはRoBERTaアーキテクチャに基づいており、英語の文の正式または非正式の程度を予測するために特別に設計されています。

BARTベースの弱教師ありハッシュタグ生成モデル、生成アプローチでトピックラベリングタスクを解決

レビューコーパスを用いてポストトレーニングされたBERTモデルで、感情、選択肢、およびさまざまなEC関連次元の理解に特化

AraGPT2はGPT2アーキテクチャに基づくアラビア語事前学習言語モデルで、AUB MIND Labによって開発され、アラビア語テキスト生成タスクをサポートします。

PEGASUSはTransformerベースの事前学習モデルで、抽象的な要約生成タスクに特化しています。間隔を空けた文を抽出して事前学習を行い、複数の要約データセットで優れた性能を発揮します。

これはBART-largeアーキテクチャに基づく質問生成モデルで、SQuADデータセットに特化してファインチューニングされており、与えられたテキストから関連する質問を生成できます。

RoBERTa-Baseをファインチューニングした中国語ニュース分類モデルで、中国のニューステキストのトピック分類に特化