# 大文字小文字の区別なし

これはトルコ語用の基礎版BERTモデルで、大文字小文字を区別せず、主にマスク埋めタスクに使用されます。

これはRoBERTaアーキテクチャに基づく小型のギリシャ語言語モデルで、パラメータ規模はベースモデルの約半分で、ギリシャ語テキストのマスク埋め込みタスクに適しています。

これはBERTに基づくインドネシア語の事前学習モデルで、ウィキペディアと新聞データを使って学習され、様々な自然言語処理タスクに適しています。

IndoBERTは、BERTモデルをベースにインドネシア語向けに開発された最先端の言語モデルで、マスク言語モデリング（MLM）と次文予測（NSP）の目標で学習されています。

英語コーパスで事前学習されたTransformerモデルで、ELECTRAに似た目的で学習され、テキスト特徴抽出と下流タスクの微調整に適しています。

これはキニャルワンダ語のデータセットに基づき、マスク言語モデリング（MLM）の目標で事前学習されたRoBERTaモデルで、大文字小文字の区別のないトークンを使用して事前学習されています。

RuPERTaは、大型のスペイン語コーパスを使って訓練された大文字小文字の区別のないRoBERTaモデルで、RoBERTaの改良された事前学習方法を採用しており、様々なスペイン語のNLPタスクに適しています。

RoBERTa-baseアーキテクチャに基づくインドネシア語の事前学習モデルで、インドネシア語のウィキペディアデータを使用して学習され、大文字小文字を区別しません。

FinBERTをベースに訓練されたフィンランド語の文のBERTモデルで、文の類似度計算と特徴抽出に使用されます。

IndoBERTはインドネシア語向けに開発されたトップクラスの言語モデルで、BERTアーキテクチャに基づき、マスク言語モデリングと次文予測の目標を用いて訓練されています。

IndoBERTはインドネシア語用の先進的な言語モデルで、BERTアーキテクチャに基づき、マスク言語モデリングと次文予測の目的で訓練されています。

Certainly（旧BotXO）によって開発されたデンマーク語BERTモデルで、大文字小文字の区別なしのデンマーク語テキスト処理をサポートします。

これはデンマーク語用に事前学習されたBERTモデルで、Certainly（旧BotXO）によって開発され、その後Malte Højmark - BertelsenによってDaNEデータセット上で命名エンティティ認識タスクに対して微調整されました。