# マルチラウンドトレーニング

ltg/nort5-baseをNorSummデータセットでファインチューニングしたテキスト要約モデルで、ノルウェー語テキスト要約タスクをサポート

SD3.5ミディアムモデルをファインチューニングしたアニメスタイルのテキストから画像生成モデル

Helsinki-NLP/opus-mt-en-arを微調整した英語-アラビア語翻訳モデルで、特にエジプト方言に最適化されています

T5-smallを微調整したハウサ語から中国語への翻訳モデルで、評価セットで30.0183のBLEUスコアを達成しました。

これはMarianフレームワークに基づく英語からヒンディー語へのニューラル機械翻訳モデルで、インド工科大学ボンベイ校によってファインチューニングされました

Helsinki-NLP/opus-mt-en-arをファインチューニングした英語-アラビア語機械翻訳モデル

IndoBERTをインドネシア語QAタスクでファインチューニングしたモデルで、インドネシア語自然言語理解タスクに適しています

未知のデータセットでトレーニングされた自動音声認識モデルで、言語識別タスクをサポート

RoBERTaアーキテクチャに基づいてトレーニングされたフェイクニュース検出モデルで、ニューステキストの内容を分析してその信憑性を判断します。

BibliBERTはイタリア語事前学習モデルdbmdz/bert-base-italian-xxl-casedをファインチューニングしたバージョンで、主にマスク言語モデリングタスクに使用されます。

このモデルは、Google公式のBERTリポジトリにあるTensorFlowチェックポイントから変換されたPyTorch事前学習モデルで、論文『博識な学生はよりよく学ぶ：事前学習コンパクトモデルの重要性について』に基づき、MNLIデータセットで学習されています。