基于Qwen2.5-0.5B-Instruct微调的葡萄牙语大语言模型，专注于文本生成任务

该模型是基于nlpaueb/legal-bert-base-uncased在InLegalNER数据集上微调的版本，专门用于印度法律文本的命名实体识别任务。

专注于RAG（检索增强生成）和生产效率的越南语文本嵌入模型，基于intfloat/multilingual-e5-base微调

这是一个基于Microsoft Phi-3-mini-4k-instruct模型微调的葡萄牙语指令模型，转换为GGUF格式以便在llama.cpp中使用。

基于Mistral-7B-Instruct-v0.2微调的葡萄牙语大语言模型，专注于提升葡萄牙语文本生成能力

这是一个基于波兰语的交叉编码器模型，用于文本排序和句子相似度计算。

基于Flan-T5-Large的多语言序列到序列模型，支持越南语、英语和中文，适用于摘要生成、翻译和问答等任务。

EUBERT是一个基于欧洲出版局文档训练的多语言BERT模型，支持24种欧盟语言，适用于文本分类、问答和语言理解任务。

针对德语问题生成任务微调的T5模型，基于GermanQUAD数据集训练

基于LexLM（基础版）RoBERTa模型扩展的长文本法律语言模型，专为处理法律长文档优化

基于法律数据预训练的多语言XLM-RoBERTa模型，支持24种欧洲语言的法律文本处理

基于BERTimbau大模型微调的葡萄牙语语义文本相似度模型，可将句子映射到1024维向量空间

BART是一个采用编码器-编码器架构的Transformer模型，针对服务条款的抽象摘要任务进行了微调

该模型是基于HUPD数据集微调的T5小型模型，专门用于专利文本的摘要生成任务。

该模型是基于葡萄牙语BERT基础模型(neuralmind/bert-base-portuguese-cased)进行微调的版本，具体任务未明确说明

基于BERTimbau的葡萄牙语句子相似度计算模型，可将句子和段落映射到768维向量空间

基于Billsum数据集微调的长文档编码器-解码器(LED)模型，专长于法律文本摘要生成

这是一个针对葡萄牙语法律领域的命名实体识别(NER)模型，基于BERT基础架构微调而成，专门用于识别法律文本中的命名实体。

基于西班牙法律领域语料训练的RoBERTa基础模型，专注于西班牙语法律文本处理