# 多言語要約

mBART-large-50は50言語をサポートする多言語シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、テキスト要約や生成タスクに使用できます。

PEGASUS-XSumは、PEGASUSアーキテクチャに基づく事前学習済みのテキスト要約モデルで、極端要約（XSum）タスクに特化して最適化されています。

これは多言語AmazonレビューデータセットでファインチューニングされたmT5-smallモデルで、英語とドイツ語の製品レビュー要約生成に特化しています。

Llama 3.1をファインチューニングした多言語テキスト要約モデルで、英語、スペイン語、中国語をサポートし、最適化されたTransformerアーキテクチャとRLHF技術により出力を最適化しています。

T5-smallアーキテクチャを基にファインチューニングされたウクライナ語ニュース要約生成モデルで、ウクライナ語と英語のニュース記事の要約生成をサポートします。

これは多言語対応で長文（最大16k入力トークン対応）の抽象的要約生成モデルです。sumstewデータセットで訓練されており、与えられた入力文書に対してタイトルと要約を生成できます。

Long-T5アーキテクチャに基づく要約生成モデルで、多言語テキスト要約タスクをサポートします。

Googleのmt5-smallモデルをアマゾンデータセットで微調整した英西翻訳モデルで、英語からスペイン語へのテキスト翻訳タスクをサポートします。

google/mt5-smallモデルをアマゾンデータセットでファインチューニングした英西翻訳モデルで、テキスト要約タスクに特化

CaPEは、抽象要約における幻覚を削減するための対比パラメータ統合手法です。

mT5アーキテクチャに基づく多言語要約モデルで、複数の言語のテキストをロシア語で要約できます

このモデルはCamemBERTアーキテクチャに基づくフランス語テキスト要約モデルで、フランス語ニュース要約タスクに特化してファインチューニングされています。

mT5アーキテクチャに基づく多言語要約モデルで、複数の言語のテキストを英語に要約できます。

これはスペイン語BERTモデル（BETO）をファインチューニングしたテキスト要約モデルで、スペイン語テキストの自動要約生成に特化しています。