CamemBERTav2是基于2750亿法语文本标记预训练的法语语言模型，采用DebertaV2架构，在多个法语NLP任务上表现优异。

PAGnol是一系列面向自由文本生成的大规模法语语言模型，拥有15亿参数。

基于15GB法语推文数据进行领域自适应预训练的CamemBERT基础模型，专注于法语自然语言处理任务

DistilCamemBERT是法语CamemBERT模型的蒸馏版本，通过知识蒸馏技术显著降低模型复杂度，同时保持性能。

spaCy提供的针对CPU优化的法语自然语言处理小型模型，包含分词、词性标注、依存分析、命名实体识别等功能

spaCy提供的大型法语语言处理模型，专为CPU优化，支持多种NLP任务

FlauBERT迷你版是一个专为测试目的设计的极简法语语言模型，基于FlauBERT架构的轻量化版本。

基于法语维基百科预训练的ALBERT基础模型，支持大小写识别，适用于法语NLP任务。

基于Camembert-base的法语词性标注模型，使用free-french-treebank数据集训练

这是一个在法语数据集上微调的GPT-2模型，专门用于法语文本生成任务。

基于RoBERTa架构的法语先进语言模型，适用于Tensorflow框架

FlauBERT是基于大规模法语语料库训练的法语BERT模型，提供不同规模的预训练模型，并配套FLUE评估基准。

BARThez 是一个经过预训练的法语序列到序列模型，专门针对法语文本处理任务进行了优化。

这是多语言版蒸馏式BERT基础模型的法语专用版本，保留了原始模型的准确率，同时更加精简。