%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)
Distilbert Base Multilingual Sentiment
Apache-2.0
DistilBERTベースの多言語感情分析モデルで、複数言語のテキスト感情分類タスクに適しています。
大規模言語モデル
Transformers
TransformersD
louaysboui
24
1
Mixtex Finetune
MIT
MixTex base_ZhEn は中国語と英語をサポートする画像からテキストへの変換モデルで、MITライセンスの下で公開されています。
画像生成テキスト 複数言語対応
M
wzmmmm
27
0
Madlad400 7b Mt Bt Q4 K M GGUF
Apache-2.0
150以上の言語をサポートする多言語処理モデルで、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
M
brauliobo
22
1
Opus Mt Tc Bible Big Deu Eng Fra Por Spa Mul
Apache-2.0
100以上の言語をサポートする汎用Transformerモデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています
大規模言語モデル Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応O
Helsinki-NLP
203
1
Madlad400 3b Mt
Apache-2.0
100以上の言語をサポートする多言語処理モデルで、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
M
google
7,035
119
Madlad400 8b Lm
Apache-2.0
200以上の言語をサポートする多言語処理モデルで、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
M
jbochi
71
8
Madlad400 10b Mt
Apache-2.0
150以上の言語をサポートする多言語処理モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
M
jbochi
120
18
Madlad400 7b Mt Bt
Apache-2.0
200以上の言語をサポートする汎用言語モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
M
jbochi
88
7
Madlad400 7b Mt
Apache-2.0
これは150以上の言語をサポートする汎用モデルで、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル 複数言語対応
M
jbochi
507
6
Mt5 M2o Chinese Simplified Crosssum
CrossSumデータセットでファインチューニングされたmT5多対一モデルで、複数言語で書かれたテキストを中国語(簡体字)で要約できます
テキスト生成 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応M
csebuetnlp
43
20
Xquad Th Mbert Base
多言語BERTベースのタイ語抽出型質問応答モデルで、大文字小文字を区別でき、タイ語の質問応答タスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersX
zhufy
16
0
Tf Xlm Roberta Base
XLM-RoBERTaは100言語の2.5Tデータで訓練された言語横断文エンコーダーの拡張版で、複数の言語横断ベンチマークで優れた性能を発揮します。
大規模言語モデル Transformers
TransformersT
jplu
4,820
1
Mminilmv2 L12 H384 Distilled From XLMR Large
MiniLMv2はマイクロソフトリサーチが開発した軽量多言語事前学習モデルで、Transformerアーキテクチャに基づき、様々な自然言語処理タスクに適しています。
大規模言語モデル Transformers
TransformersM
nreimers
21.39k
17
Xlm Roberta Base Finetuned Marc
MIT
xlm-roberta-baseをAmazonの多言語コメントデータセットでファインチューニングしたテキスト分類モデル
テキスト分類 Transformers
TransformersX
begar
9
0
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