# 長文最適化

複数の高品質8Bモデルを統合最適化したLlama-3.1アーキテクチャの大規模言語モデル、超長文処理をサポート

Parler-TTS Mini v1は軽量なテキスト音声合成モデル、Retrieva-JP T5 Base Longは日本語テキスト処理モデルで、両者を組み合わせて日本語テキスト音声合成タスクに使用されます。

これはMistral-Large-Instruct-2407をベースに微調整されたモデルで、Claude 3シリーズのモデル（特にSonnetとOpus）の散文の質を再現することを目的としています。

GLiNERをベースにしたファインチューニング版で、ニュース分野のエンティティ認識に最適化されており、18のベンチマークテストでゼロショット精度が最大7.5%向上

GLiNERをファインチューニングしたニュースドメインのエンティティ認識モデルで、長文ニュースのエンティティ抽出に優れ、18のベンチマークデータセットでゼロショット精度が最大7.5%向上しました。

GLiNERをベースにしたファインチューニング版で、ニュースエンティティ抽出に最適化されており、18のベンチマークテストでゼロショット精度が最大7.5%向上

ベトナム語テキストの自動校正用Transformerモデルで、スペルや文法の誤りを識別・修正できます。

Whisper-Large-V3-フランス語蒸留版は、デコーダ層数を32層から16層に削減し、大規模データセットで蒸留訓練を行ったフランス語音声認識モデルです。このモデルは性能を維持しながら、メモリ消費量と推論時間を大幅に削減しました。

OpenAI Whisper-large-v3をファインチューニングしたフランス語自動音声認識モデルで、大文字小文字、句読点、数字の予測をサポート

mT5ベースのペルシア語から英語への機械翻訳モデル

CoSENTアルゴリズムに基づく中国語意味マッチングモデルで、文を1024次元の密ベクトル空間にマッピングでき、文埋め込み、テキストマッチング、意味検索などのタスクに適しています。

法律データで事前学習された多言語XLM-RoBERTaモデル、24の欧州言語の法律文書処理をサポート

JobBERTはBERTベースの採用分野向け事前学習モデルで、求人情報からハードスキルとソフトスキルを抽出するために特別に設計されています。

これはTransformerアーキテクチャに基づく英語から中国語への機械翻訳モデルで、複数の中国語方言をサポートしています。

AlephBERTは、ヘブライ語に特化した最先端の言語モデルで、GoogleのBERTアーキテクチャを基に、ヘブライ語テキスト処理のために設計されています。

これはKB - BERTに基づくスウェーデン語の文埋め込みモデルで、スウェーデン語の文や段落を768次元のベクトル空間にマッピングでき、意味検索やクラスタリングなどのタスクをサポートします。