# トルコ語最適化

Bert2DModelは、古典的なBERTアーキテクチャに対する全く新しい探索であり、トルコ語のような複雑な形態論構造を持つ言語を処理するために設計されています。

LLaMA-3-8B-Instructのアブレーションバージョンで、特定の技術手段によりモデルにトルコ語で応答させる

intfloat/multilingual-e5-large-instructモデルをファインチューニングしたトルコ語検索モデルで、トルコ語段落検索タスクに特化しています。

トルコ語に最適化された8Bパラメータの命令微調整大規模言語モデルで、文化的文脈理解とローカライズ表現に優れています

Gemma 3B InstructはGoogleが開発した軽量オープンソースの大規模言語モデルで、30億パラメータ規模で最適化され、多言語タスクと量子化デプロイをサポートしています。

Fikriはトルコ語タスク専用にカスタマイズされた言語モデルで、Llama 3.1アーキテクチャを基に80億のパラメータを持っています。

Llama3.1 8B大規模言語モデルを基にトルコ語向けに最適化したファインチューニング版、トレーニングデータは高品質なトルコ語命令セットから取得

Llama3 8b大規模言語モデルを基にトルコ語向けに最適化した微調整バージョンで、高品質なトルコ語命令セットから訓練データを取得

SambaLingo-トルコ語-ベーシック版は、Llama-2-7bをベースに事前学習されたバイリンガル（トルコ語と英語）モデルで、Cultura-Xデータセットのトルコ語部分で420億トークンを訓練し、トルコ語に適応させています。