# 言語間理解

これはbert-base-multilingual-casedの軽量バージョンで、英語、フランス語、オランダ語、ロシア語、アラビア語を特別にサポートし、元のモデルの精度を保持しています。

facebook/drama-largeをXNLIとANLIデータセットでファインチューニングしたゼロショット分類モデルで、15言語の自然言語推論タスクをサポートします。

OpenBuddy/openbuddy-deepseek-10b-v17.1-4kのGGUF形式モデルファイルで、多言語をサポートし、テキスト生成タスクに適しています。

multilingual-e5-baseを最適化したアルメニア語テキスト埋め込みモデルで、意味検索と言語間理解をサポート

スズメ 8BはLlama 3をベースにした多言語ファインチューニング版で、約90,000の多言語対話で訓練され、多言語コミュニケーション能力を強化しながらLlama 3の知的水準を維持しています。

BLOOMは46言語をサポートする多言語大規模言語モデルで、テキスト生成タスクに特化しています。

多言語T5モデルをベースにファインチューニングされ、ゼロショットテキスト分類タスク向けに設計されており、15言語をサポート

xlm - roberta - baseをベースに、アマゾン多言語レビューデータセットで微調整したテキスト分類モデル

mMiniLM-L12xH384 XLM-R は軽量化された多言語事前学習モデルで、MiniLMv2アーキテクチャに基づき、関係蒸留技術によって従来のXLM-RoBERTaモデルを圧縮したものです。

CINOは中国の少数民族言語に対応した多言語事前学習モデルで、中国語と7種類の少数民族言語をサポートし、XLM - Rフレームワークに基づいて構築されています。

MuRILはGoogleが公開した17種類のインド言語とその転写版を事前学習したBERTモデルで、多言語表現をサポートしています。

英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、中国語をサポートするBERTの基本バージョンで、bert-base-multilingual-casedの軽量版です。

これはbert-base-multilingual-uncasedの簡易版で、語彙表の中のウクライナ語、英語、ロシア語のトークンのみを残しています。

XLMモデルは17言語のテキストを用いて学習された言語間事前学習モデルで、マスク言語モデリング(MLM)の目標を採用しています。

bert-base-multilingual-casedを基にカスタマイズした簡潔版で、英語とロシア語をサポートし、元のモデルの表現出力と精度を維持しています。