# 低リソースでの高効率

Gemma 3nはGoogleが開発した軽量級のマルチモーダルモデルで、Transformerアーキテクチャに基づいており、テキスト、オーディオ、ビジュアル（画像とビデオ）の入力をサポートし、低リソースデバイスに適しています。

Mistral-Nemo-Instruct-2407はMistralアーキテクチャに基づく指令微調整大規模言語モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。

sentence-transformersに基づくポルトガル語文章エンコーダーで、テキストを768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やクラスタリングタスクに適しています。

OpenHermes 2.5 Mistral 7Bは、Mistralアーキテクチャをベースに微調整された最先端のモデルで、OpenHermes 2の続きのバージョンで、追加のコードデータセットで訓練されています。

Ko-Llama-3-8B-Instructは、韓国語言語モデルの性能向上を目的として開発されたモデルで、Meta-Llama-3-8B-Instructをベースに教師付き微調整を行っています。

NbAiLab/nb - bert - baseを微調整した自然言語推論モデルで、デンマーク語、ノルウェー語（ブークモール）、スウェーデン語に対応しています。

T5-smallアーキテクチャに基づき、cnn_dailymailデータセットで微調整されたテキスト要約生成モデルで、ニュース要約生成タスクに特化しています。

ウィキガイドデータセットを基に訓練されたT5 - smallアーキテクチャのテキスト要約モデル

DistilBERTベースの问答と命名エンティティ認識のマルチタスクモデルで、conll2003データセットで微調整されています。

MT5-smallをベースにしたスペイン語ニュースタイトル生成モデル。CC-NEWS-ESデータセット用に最適化されています。

SGPT-125Mは加重平均とbitfit技術に基づいて最適化された文変換モデルで、文の類似度タスクに特化しています。

これはbert-base-multilingual-casedのカスタマイズされた精簡版で、ブルガリア語に特化して最適化されており、元のモデルが生成する表現を完全に再現し、元の精度を維持します。