# 下流タスクの微調整

これはHugging Face Hubに公開されたtransformersモデルです。具体的な情報は後日追加予定です。

これはHubに公開されたtransformersモデルです。具体的な機能と詳細情報は後日追加予定です。

これは自動生成されたtransformersモデルカードで、具体的な情報は後で補充されます。

これはシステムによって自動生成されたtransformersモデルカードで、具体的なモデル情報は補充待ちです。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能と用途はさらに情報を追加する必要があります。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

これはシステムによって自動生成されたトランスフォーマーモデルのカードで、具体的な情報は後で補充されます。

これはtransformersライブラリに基づくモデルで、モデルセンターに送信されました。具体的な機能と用途は後で補足されます。

これはHugging Faceが公開したTransformersモデルで、具体的な機能と用途は後で補足されます。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に記述されていません。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はさらに情報を追加する必要があります

これはHubに公開されたTransformersモデルです。詳細情報は後日追加予定です。

Mistral 7Bモデルを基に2.48億パラメータまで縮小した言語モデルで、テキスト生成タスク向けに設計されており、下流タスクの微調整に適しています。

ALBERT XXLarge v2は、マスク言語モデリングの目標に基づいて事前学習された大規模言語モデルで、パラメータ共有のTransformerアーキテクチャを採用し、12層の繰り返し構造と2.23億のパラメータを持っています。

これはネパール語のテキストで事前学習されたDistilBERTモデルで、ネパール語の下流タスクに特化して最適化されています。

青空文庫のテキストに基づき、文字トークナイザーを使用して事前学習されたRoBERTaモデルで、日本語テキスト処理タスクに適しています。

GPT-Neo 125Mは、GPT - 3アーキテクチャに基づくTransformerモデルで、EleutherAIによって開発され、パラメータ数は1億2500万で、主に英語のテキスト生成タスクに使用されます。

XLNetは、広義の順列言語モデリング目標に基づく教師なし言語表現学習方法で、Transformer - XLをベースモデルとして採用し、長文脈タスクの処理において卓越した性能を発揮します。

これはBERT基礎モデルの剪定バージョンで、70%の疎度を達成し、下流タスクの微調整に適しています。

スペイン国立図書館(BNE)のデータを基に学習されたRoBERTaの大型スペイン語言語モデル

マスク言語モデリングの目標で事前学習された大型英語言語モデルで、改良されたBERTの学習方法を採用しています。

DistilRoBERTaはRoBERTa-baseモデルの蒸留バージョンで、パラメータが少なく、速度が速く、英語テキスト処理タスクに適しています。