# 多言語翻訳

WiNGPT-Babel-2は、多言語翻訳タスクに特化して最適化された言語モデルで、55言語の翻訳をサポートし、特に中国語翻訳と構造化データ処理能力が最適化されています。

Shuttle-3.5はQwen3 32bをファインチューニングしたバージョンで、Claude 3モデルの執筆スタイルを模倣し、ロールプレイデータを包括的にトレーニングしています。

Llama-Krikri-8B-Instructはアテネ研究センターによって開発されたギリシャ語命令調整大規模言語モデルで、Llama-3.1-8Bをベースに構築され、ギリシャ語と英語のマルチタスク処理能力が強化されています。

mbart-large-50-many-to-many-mmtをファインチューニングした翻訳モデルで、英語からボージプリー語へのテキスト翻訳に使用されます

EraX-Translator-V1.0の量子化バージョンで、多言語翻訳をサポートし、特に低リソース環境や古代中国語、仏教典籍の翻訳に適しています。

EraX-Translator-V1.0 は多言語翻訳モデルで、ベトナム語、英語、ロシア語、フランス語、中国語などの多言語翻訳タスクをサポートし、特に低リソース言語や古代中国語および仏教典籍の翻訳に適しています。

GaMS-27B-Instructは、グーグルのGemma 2シリーズをベースに改良された多言語大規模言語モデルで、特にスロベニア語などのバルカン半島の言語に最適化されています。

GemmaX2-28-9B-v0.1-Q2_K-GGUF は ModelSpace/GemmaX2-28-9B-v0.1 から変換された GGUF 形式モデルで、多言語翻訳タスクをサポートします。

Soundwaveは音声とテキストの境界を突破した音声からテキストへの変換モデルで、わずか1万時間のデータで訓練するだけで、音声翻訳とAIR - Bench音声タスクで卓越した性能を発揮します。

NLLB-200-3.3BはMeta（旧Facebook）が開発した多言語ニューラル機械翻訳モデルで、200言語間の翻訳タスクをサポートしています。

GemmaX2-28-2B GGUF量子化モデルはGemmaX2-28-2B-v0.1を基にした一連の量子化バリエーションで、多言語機械翻訳向けに設計されており、28言語をサポートします。

GemmaX2-28-2B GGUF量子化モデルはXiaomiが開発したGemmaX2-28-2B-v0.1翻訳大規模言語モデルの量子化バージョンコレクションで、28言語の機械翻訳タスクをサポートします。

Llama-3.1-8Bをベースに構築されたギリシャ語命令調整大規模言語モデルで、ギリシャ語能力を強化し多言語タスクをサポート

このモデルはbigscience/mt0-xxl-mtからllama.cppを使用してGGUF形式に変換された多言語テキスト生成モデルで、さまざまな言語タスクをサポートしています。

Marco-o1はオープンエンドな解決策に特化した推論モデルで、思考連鎖のファインチューニング、モンテカルロ木探索、反省メカニズムにより複雑な問題解決能力を強化しています。

T5アーキテクチャに基づく小型多言語翻訳モデルで、マレー語、中国語、タミル語などの言語間翻訳をサポートし、特にマレーシアのローカライズテキストと標準テキストの相互翻訳能力を最適化しています。

100以上の言語をサポートする汎用Transformerモデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています

これはカスケード方式に基づく日本語音声から任意のターゲット言語テキストへの翻訳パイプラインで、自動音声認識（ASR）とテキスト翻訳の2つの部分で構成されています。

このモデルはgoogle-t5/t5-largeのGGUF形式変換バージョンで、要約生成や翻訳などのタスクをサポートし、英語、フランス語、ルーマニア語、ドイツ語など複数の言語に対応しています。

UltravoxはLlama3.1-8B-InstructとWhisper-smallを基に構築されたマルチモーダル音声大規模言語モデルで、音声とテキスト入力を同時に処理できます。

MADLAD-400 3B多言語翻訳モデル、400以上の言語の翻訳タスクをサポート、GGUF形式に基づき最適化。

このモデルはGoogleのT5-baseモデルをGGUF形式に変換したバージョンで、要約や翻訳を含む多様な言語タスクをサポートします。

MADLAD-400-10B-MT は多言語翻訳モデルで、複数の言語間の翻訳タスクをサポートします。

Italia 9BはiGeniusが開発したオープンソースの大規模言語モデルで、イタリア語専用に設計されており、イタリア語の言語と文化の細かな違いを理解し、英語と翻訳タスクでも優れた性能を発揮します。

これはdeberta-v2-xxlargeの更新バージョンで、AutoModelForCausalLMクラスを実装し、テキスト生成が可能になりました。元の実装にあった3つの問題、すなわち出力埋め込み重み名、強化マスクデコーダの実装、位置埋め込みの切り捨て処理を修正しました。

Honyaku-7b-v2は前世代モデルの改良版で、多言語生成タグの遵守精度が向上しています。

Mistralアーキテクチャに基づく70億パラメータの多言語翻訳モデル、10言語の翻訳関連タスクをサポート

TowerInstruct-7B-v0.2はUnbabelが開発した多言語命令微調整モデルで、Llama 2アーキテクチャを基にし、10言語の翻訳タスクをサポートします。

TowerInstruct-13BはTowerBaseモデルをTowerBlocks教師あり微調整データセットで精密調整した130億パラメータの言語モデルで、様々な翻訳関連タスクの処理に特化しています。

TowerInstruct-7B-v0.2 は70億パラメータの多言語大規模言語モデルで、翻訳関連タスクに特化しており、10言語をサポートしています。

openai/whisper-smallをファインチューニングした音声からテキストへの変換モデルで、音声翻訳とテキスト生成タスクをサポートします。

TowerInstruct-13Bは、TowerBlocksの監督微調整データセットでTowerBaseを微調整して得られた130億パラメータの言語モデルで、翻訳関連のタスクに特化しています。

これはT5アーキテクチャに基づく多言語機械翻訳モデルで、英語、ロシア語、中国語間の相互翻訳をサポートしています。

TowerInstruct-7Bは、TowerBlocksの教師ありファインチューニングデータセットを使用してTowerBaseを微調整した言語モデルで、さまざまな翻訳関連タスクを処理するために設計されています。

NLLB-200 Distilled 1.3BはMetaが開発したニューラル機械翻訳モデルで、200言語間の翻訳をサポートし、CTranslate2を使用した効率的な推論が可能です。

インド語族相互翻訳2は、22種類のインド公用語の相互翻訳をサポートする高品質な機械翻訳モデルで、320Mパラメータの蒸留バリアントに基づいています。

Llama - 2 - 13Bをベースに微調整された多言語機械翻訳モデルで、英語を49の言語に翻訳することができます。

wmt16データセットでファインチューニングされた多言語翻訳モデルで、ロシア語から英語への翻訳タスクをサポート

t5-smallをファインチューニングした英語-ヒンディー語翻訳モデル、opus100データセットでトレーニング

T5-smallアーキテクチャをファインチューニングした英語-ヘブライ語双方向翻訳モデル、OPUS100データセットでトレーニング