%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
LEGIT BART LSG 16384
MIT
LEGIT-BARTはBART-ITを事前学習したイタリア法律文書処理モデルのシリーズで、長文処理や法律文書分析をサポートします。
大規模言語モデル
Transformers その他
Transformers その他L
morenolq
17
0
Bodo Bart Large Summ
Apache-2.0
このモデルはfacebook/bart-largeをボド語の法律要約データセットでファインチューニングしたテキスト要約生成モデルです
テキスト生成 Transformers
TransformersB
Mwnthai
19
1
Fine Tuned T5 Summarizer
T5アーキテクチャをベースにファインチューニングした法律文書要約モデルで、短い/長い2種類の法律事件要約を生成可能
テキスト生成 Transformers
TransformersF
manjunathainti
101
0
Bart Large Cnn Finetuned Split Laws
MIT
このモデルはfacebook/bart-large-cnnをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、法律文書の要約生成タスクに優れています。
テキスト生成 Transformers
TransformersB
viktor-shevchuk
46
1
Lexlm Longformer BART Fixed V1
BARTをファインチューニングした抽象的要約生成モデルで、長文の法律文書処理に特化しており、多段階要約生成手法を採用
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語L
MikaSie
15
2
BART No Extraction V2
BARTをファインチューニングした長い法律文書の要約生成モデルで、複雑な法律テキストを処理するために多段階要約生成手法を採用
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語B
MikaSie
280
0
Congress Bill Summary Model
Apache-2.0
T5-smallをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、議会法案の内容要約に特化
テキスト生成 Transformers
TransformersC
cheaptrix
33
1
Ru Sum
Apache-2.0
google/mt5-baseを微調整したロシア語テキスト要約生成モデルで、約5万件のサンプルで訓練されており、高品質なロシア語要約の生成に特化しています。
テキスト生成 Transformers その他
Transformers その他R
sarahai
130
2
Billsum Tiny Summarization
Apache-2.0
google/t5-efficient-tinyをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、billsumデータセットでトレーニング済み
テキスト生成 Transformers
TransformersB
jotamunz
932
1
Led Large Legal Summary
これはAutoTrainでトレーニングされた法律文書要約生成モデルで、法律文書を自動的に簡潔な要約に変換できます。
テキスト生成 Transformers その他
Transformers その他L
0-hero
53
2
Legal Pegasus
MIT
PEGASUSをファインチューニングした法律分野のテキスト要約モデルで、法律文書の抽象的要約生成に特化
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語L
nsi319
2,658
12
Pegasus Billsum
PEGASUS-largeをファインチューニングした法案要約生成モデルで、billsumデータセットで優れた性能を発揮
テキスト生成 Transformers
TransformersP
vuiseng9
42
1
Legal Led Base 16384
MIT
法律分野専用に設計されたLongformerエンコーダー-デコーダーモデルで、長文書の抽象的要約タスク向けに訓練されており、最大16,384トークンの文書をサポートします。
テキスト生成 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
nsi319
1,096
14
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98