# 弱教師付き学習

Whisperは、音声認識と翻訳タスクに使用されるTransformerベースのエンコーダ-デコーダモデルで、多言語処理に対応しています。

WhisperはOpenAIが開発した自動音声認識（ASR）モデルで、68万時間のラベル付き音声データで訓練され、強力な汎化能力を持っています。

Whisperは事前学習された自動音声認識（ASR）モデルで、68万時間のラベル付きデータで学習され、強力な汎化能力を示します。

BioBERTを微調整した命名実体認識モデルで、希少疾患の概要に含まれる疫学情報の識別に特化しています。

AraRoBERTaは、国レベルの方言を基に訓練された単一方言のアラビア語モデルで、RoBERTaの基本設定を採用しています。

TAPASはBERTに似たTransformerモデルで、表形式の質問応答タスク用に設計されています。自己教師付き方式でウィキペディアの英語表コーパスで事前学習され、WikiSQLデータセットで微調整されています。

このモデルはTAPASの大型バージョンで、順序質問応答(SQA)タスクでファインチューニングされ、表関連の質問応答シーンに適しています。

このモデルはTAPASの小型版で、WikiTable Questionsデータセットに特化して微調整され、表形式の質問応答タスクに使用されます。

Twitter4SSEは、BERTweetに基づく文埋め込みモデルで、ツイッターデータに特化して最適化され、文の意味的類似度を計算するために使用されます。

TAPASはTransformerベースの表形式の質問応答モデルで、自己教師付き方式でウィキペディアの英語の表データで事前学習し、WikiSQLデータセットで教師付き微調整を行います。