基于1万亿高质量法语文本预训练的法语语言模型，是ModernBERT的法语版本

CamemBERTv2是基于2750亿法语文本语料预训练的法语语言模型，是CamemBERT的第二代版本，采用RoBERTa架构，优化了分词器和训练数据。

Jeux2BERT是基于Flaubert语言模型并融合JeuxDeMots词汇语义网络增强的模型，能够捕捉词语的分布式特征与关联属性，并区分词语或词组间不同的关系特性。

采用WECHSEL方法训练的GPT-2法语版本，通过子词嵌入的有效初始化实现单语语言模型的跨语言迁移。

CamemBERT是基于RoBERTa的法语语言模型，该版本使用维基百科4GB文本训练

CamemBERT是基于RoBERTa开发的法语先进语言模型，提供6种不同版本，适用于多种法语自然语言处理任务。

Boris 是一个基于 GPT-J 架构、拥有60亿参数的自回归语言模型，专注于法语文本处理。