# 多分野適用

AI生成テキストを人間の執筆スタイルに近づけるために設計された言語モデルで、AIテキスト検知システムの回避に最適化されています

高速かつ高精度なニューラル機械翻訳モデルで、中国語から英語への翻訳に使用されます

これは事前学習された時系列予測モデルで、時系列データの分析と予測タスクに特化しています。

OpenAI Whisper-baseモデルをファインチューニングしたハンガリー語音声認識モデルで、1200時間のハンガリー語データで訓練され、同類のモデルよりも優れた性能を発揮します

Gemma-APSは抽象命題分割（APS）のための生成モデルで、テキスト段落を独立した事実、主張、意見に分解できます。

Chronosは言語モデルアーキテクチャに基づく事前学習時系列予測モデルファミリーで、量子化とスケーリングにより時系列をトークン系列に変換して学習します。

PatchTSMixerはIBM Graniteプロジェクトの時系列予測基盤モデルで、革新的なPatchハイブリッドアーキテクチャを採用し、様々な時系列予測タスクに適用可能です。

PatchTSTは時系列予測タスクに特化した事前学習済みの時系列基盤モデルです。

MiniCheck-Flan-T5-LargeはFlan-T5-Largeアーキテクチャに基づくファクトチェックモデルで、ドキュメントが与えられた主張をサポートするかどうかを予測します。

Tweety-7b-dutchはオランダ語に特化したベース大規模言語モデルで、mistralアーキテクチャを基に、オランダ語トークナイザーを使用してオランダ語テキスト処理能力を最適化しています。

ブラジルポルトガル語のソーシャルメディアテキスト向け感情分類モデル、絵文字処理をサポート

gogamza/kobart-base-v2をベースに訓練された韓国語テキスト要約モデルで、AI Hubの68万件の要約データを使用して訓練

BARTアーキテクチャに基づく表要約生成モデルで、クエリ焦点型の表要約タスクに最適化されています。

これはSimCSE手法を用いてトレーニングされたデンマーク語テキスト埋め込みモデルで、スカンジナビア埋め込みベンチマークの一部として開発されました

Polite BertはBERTを微調整したモデルで、英語の文の礼儀正しさを、無礼、中立、やや礼儀正しい、礼儀正しいの4段階で分類します。

36億パラメータを持つ日本語GPT-NeoXモデルで、Transformerアーキテクチャに基づき、3.125兆トークンの日本語コーパスで学習されています。

これはHelsinki-NLP/opus-mt-en-zh事前学習モデルを基にファインチューニングした英中翻訳モデルで、清華大学開放中国語語彙(THUOCL)データセットを使用してファインチューニングされています。

これはRoBERTaアーキテクチャに基づくチベット語事前訓練因果言語モデルで、主にチベット語テキスト生成タスクに使用されます。

Transformerアーキテクチャに基づく機械翻訳モデルで、bzs言語を英語に翻訳するために使用されます。