# 言語間転移

mBART-large-50は50言語をサポートする多言語シーケンス・ツー・シーケンスモデルで、テキスト要約や生成タスクに使用できます。

100言語をサポートする自然言語推論モデル、多言語ゼロショット分類タスクに適応

ロシア語汎用文エンコーダー、sentence-transformersフレームワークベース、ロシア語テキストから1024次元密ベクトルを抽出するために特別設計

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

高品質なロシア語文章埋め込み計算用BERTモデル、cointegrated/LaBSE-en-ruを基に最適化、意味的テキスト類似度タスクに適応

XLM-RoBERTaをファインチューニングした多言語ホロコースト関連固有表現認識モデルで、9言語をサポートし、F1値は81.5%に達します。

推測情報：これはApache-2.0ライセンスに基づくオープンソースモデルで、具体的な機能は追加説明が必要です

これはMultiNERDデータセットで訓練された多言語固有表現認識モデルで、20以上の言語をサポートし、bert-base-multilingual-casedを基盤エンコーダーとして使用しています。

UMT5はmC4多言語コーパスで事前学習された多言語テキスト生成モデルで、107言語をサポートし、UniMaxサンプリング戦略により言語バランスを最適化

mC4多言語コーパスに基づく事前学習済み多言語テキスト生成モデル、107言語をサポート

mC4多言語コーパスに基づく事前学習済みの統一多言語T5モデルで、107言語をカバー

これはゼロショット蒸留技術で訓練された多言語感情分析モデルで、12言語の感情分類をサポートします。

100言語をサポートする自然言語推論モデル、多言語ゼロショット分類タスクに適応

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

XLM-V-baseをベースとした多言語自然言語推論モデルで、116言語のゼロショット分類タスクをサポート

XLM-RoBERTA多言語事前学習モデルをベースに、ペルシャ語QAデータセットPQuADでファインチューニングされたQAモデル

mDeBERTa-v3-baseをベースとした多言語自然言語推論モデルで、100言語のゼロショット分類をサポート

mbart-large-50アーキテクチャに基づくファインチューニングモデルで、多言語要約生成タスクに適しています

xlm-roberta-baseを多言語データセットでファインチューニングした固有表現認識モデル

xtremeデータセットでxlm-roberta-baseをファインチューニングしたドイツ語トークン分類モデル

XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたドイツ語タグ分類モデル

XLM-RoBERTa-baseモデルをxtremeデータセットでファインチューニングしたドイツ語のトークン分類モデルで、固有表現認識タスクに使用されます。

mT5はT5モデルの多言語版で、101言語をサポートし、mC4コーパスで事前学習されており、様々な自然言語処理タスクに適しています。

このモデルはXLM-RoBERTaアーキテクチャに基づく多言語品詞タグ付けモデルで、ユニバーサル依存関係v2.8データセットでファインチューニングされています。

XLM-RoBERTaベースの多言語品詞タグ付けモデルで、スロバキア語に特化して最適化されています

このモデルはWECHSEL手法でトレーニングされ、サブワード埋め込みの効率的な初期化を通じて単一言語モデルの言語間転移を実現し、特にドイツ語向けに最適化されています。

XLM-RoBERTaベースの多言語品詞タグ付けモデルで、ユニバーサル依存関係データセットv2.8でファインチューニングされ、特にルーマニア語の性能を最適化

XLM-RoBERTaをファインチューニングした固有表現認識モデルで、英語テキストのエンティティ認識タスクをサポートします。

UniSpeechはラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせた統一音声表現学習モデルで、特にフランス語向けにファインチューニングされています。

これは固有表現認識タスクでファインチューニングされたXLM-RoBERTaモデルで、多言語テキストにおけるエンティティ認識タスクに適しています。

これは質問応答タスクのためにSQuADv2データセットでファインチューニングされたxlm-roberta-largeモデルです

XLM-Robertaベースの多言語テキストフォーマリティ分類モデルで、英語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語をサポート

XLM-RoBERTaベースの多言語品詞タグ付けモデルで、ユニバーサル依存関係ライブラリv2.8でファインチューニングされ、スウェーデン語を含む複数言語の品詞タグ付けタスクをサポートします。

XLM-RoBERTaベースの多言語品詞タグ付けモデルで、スコットランド・ゲール語など複数言語の品詞タグ付けタスクをサポートします。

MiniLMv2はマイクロソフトが開発した軽量言語表現モデルで、知識蒸留技術により効率的な推論を実現し、様々な自然言語処理タスクに適しています。

mBART-large-50をファインチューニングした多言語機械翻訳モデルで、50言語間の相互翻訳をサポート

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言語をサポートし、言語間理解タスクで優れた性能を発揮します。

XLM-RoBERTaベースの多言語品詞タグ付けモデルで、ユニバーサル依存関係ライブラリv2.8でファインチューニングされ、特にウェールズ語向けに最適化されています

マイクロソフトUniSpeechアーキテクチャに基づく音声認識モデルで、キルギス語向けに特別にファインチューニングされています

WECHSELメソッドを使用して訓練されたRoBERTaベースモデルで、スワヒリ語に特化して最適化され、効率的な言語間転移を実現。