# 言語間移行

このモデルはDeBERTa - v3 - largeに基づいて構築され、英文テキストの内容から匿名の発言者または作者の性別を予測することができます。

これは100言語をサポートする多言語モデルで、自然言語推論（NLI）とゼロショット分類タスク用に設計されており、百度のERNIE - Mアーキテクチャに基づき、XNLIとMNLIデータセットで微調整されています。

このモデルは、XLM - RoBERTa - largeアーキテクチャに基づき、HiNER - originalデータセットで訓練された固有表現認識モデルで、ラベル分類タスクに特化しています。

WECHSEL手法を用いて訓練されたGPT - 2のフランス語版で、サブワード埋め込みの効果的な初期化により単言語言語モデルの言語間移行を実現します。

XLM - RoBERTa - largeは、RoBERTaアーキテクチャに基づく多言語事前学習言語モデルで、複数の言語の自然言語処理タスクをサポートします。

WECHSELメソッドを使用して訓練されたドイツ語RoBERTaモデルで、サブワード埋め込みの効果的な初期化により単一言語モデルの言語間移行を実現。

WECHSELメソッドを使用してトレーニングされた中国語GPT-2モデルで、サブワード埋め込みの効果的な初期化により単一言語モデルの言語間移行を実現。

GoogleのBERT基本多言語モデルを基に、11言語の質問応答データセットで微調整され、言語間の質問応答タスクをサポートします。

XLM - RoBERTa - baseモデルをamazon_reviews_multiデータセットで微調整した多言語テキスト分類モデル

これは、語彙と単語埋め込みをトランケーションしたMT5-baseモデルで、中英文字符のみを保持し、中英テキスト処理タスクに適しています。

XLM - RoBERTaに基づく多言語品詞タグ付けモデルで、リトアニア語に特化して微調整されています。

XLM - RoBERTaはRoBERTaアーキテクチャに基づく多言語事前学習モデルで、100種類の言語をサポートし、言語間理解タスクに適しています。

ByT5はGoogleのT5の無分詞器バージョンで、生のUTF - 8バイトを直接処理し、多言語テキスト処理をサポートし、ノイズテキストに対してロバストです。

WECHSEL手法で訓練されたRoBERTa中国語モデル。英語から中国語への効率的な言語間移行を実現します。

このモデルはカスケードアダプター技術を通じて、英語データを利用して低リソース言語の質問応答システムの性能を向上させます。

100言語をサポートする多言語自然言語推論モデルで、ゼロショット分類タスクに適しています。

XLM - RoBERTaは、100言語の2.5TBのフィルタリングされたCommonCrawlデータを使って事前学習された多言語モデルで、マスク言語モデリングの目標で学習されています。

SGPT-125Mは加重平均とbitfit技術に基づいて最適化された文変換モデルで、文の類似度タスクに特化しています。

XLM - RoBERTaは、100言語の2.5TBのフィルタリングされたCommonCrawlデータを使って事前学習された多言語モデルで、マスク言語モデリングの目標を用いて訓練されています。

KE - T5は韓国電子技術研究院によって開発された、T5アーキテクチャに基づく韓英バイリンガルテキスト生成モデルで、言語間知識移行をサポートする対話生成タスクに対応しています。

FinEst BERTはbert-baseアーキテクチャに基づく3言語モデルで、フィンランド語、エストニア語、英語の処理に特化しており、多言語BERTモデルよりも優れた性能を発揮しつつ、言語間知識移行の能力を保持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの軽量版で、英語とデンマーク語に特化して最適化されており、元のモデルの表現能力と精度を維持しています。

bert - baseアーキテクチャに基づく三語モデルで、クロアチア語、スロベニア語、英語の性能に特化し、多言語BERTよりも優れた性能を発揮します。

LitLat BERTは、xlm-roberta-baseアーキテクチャに基づく三言語モデルで、リトアニア語、ラトビア語、英語の性能に特化しています。