# 大文字小文字区別なし

このモデルはPEGASUSアーキテクチャに基づくインドネシア語テキスト要約モデルで、Indosum、Liputan6、XLSumデータセットでファインチューニングされており、ニュース記事の要約タスクに適しています。

これはギリシャメディアBERT（大文字小文字区別なし）モデルに基づくsentence-transformersモデルで、ギリシャ語の文や段落を768次元ベクトル空間にマッピングします。

Google Researchによってリリースされた小型BERTモデルの1つで、英語専用、大文字小文字を区別せず、WordPieceマスキングでトレーニングされています。

RadBERTはBioBERTで初期化された放射線学領域専用のBERTモデルで、放射線学レポートデータで継続的に事前学習されており、生物医学および放射線学領域の自然言語処理タスクに適しています。

roberta-largeモデルをconll2003データセットでファインチューニングした英語固有表現認識モデルで、特に先頭以外が大文字のエンティティ認識を最適化

トルコ語に基づくRoBERTaモデルで、マスク言語モデリング（MLM）目標を用いて事前学習され、大文字小文字を区別しません。

DistilBERTベースの軽量な固有表現抽出モデルで、英語テキストに最適化されており、大文字小文字を区別しません。

これはBERTアーキテクチャに基づく大規模ロシア語モデルで、文埋め込み生成に特化しており、大文字小文字を区別しない処理をサポートしています。

IndoBERTはインドネシア語向けに調整されたBERTモデルの変種で、マスク言語モデリングと次文予測目標で訓練されています。Lite版はリソースが限られた環境に適した軽量化モデルです。

BERTベースのuncasedモデルをSQuAD1.1データセットでファインチューニングした質問応答システムモデル