YugoGPT-Florida 是一个基于塞尔维亚语的大语言模型，在多个评测基准中表现优异。

基于XLM-R的sentence-transformers模型，使用SimCSE方法训练，可将句子和段落映射到768维密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

这是一个基于sentence-transformers的模型，能将句子和段落映射到768维的密集向量空间，适用于聚类或语义搜索等任务。

基于mBERT的SimCSE模型，专门针对泰语进行训练，用于生成句子和段落的768维向量表示

基于MiniLMv2架构的意大利语文本排序模型，通过修改嵌入层针对意大利语优化

基于GPT-2架构的土耳其语大语言模型，专为土耳其语文本生成任务设计

这是一个类似LLaMA的小型语言模型，包含6800万参数，主要用于SpecInfer论文中的推测推理研究。

这是一个仅包含1.6亿参数的类LLaMA模型，训练数据来源于维基百科及部分C4-en和C4-realnewslike数据集。

一个将抽象句子描述映射到符合描述的句子的模型，基于维基百科训练，采用双编码器架构。

一个将抽象句子描述映射到符合描述的句子的模型，基于维基百科训练，采用双编码器架构。

SHerbert large是基于波兰语HerBERT改进的SentenceBERT模型，用于生成具有语义意义的句子嵌入，并通过余弦相似度进行比较。

这是将东北大学的BERT large Japanese模型转换为可在Rust中使用的格式的版本

基于多语言BERT基础模型针对瓜拉尼语进行微调的语言模型，支持104种语言及瓜拉尼语

印尼小型RoBERTa是基于RoBERTa模型的掩码语言模型，专门针对印尼语进行训练，适用于文本填充和特征提取任务。

基于ELECTRA框架训练的泰米尔语预训练模型，第二版采用TPU训练并扩大语料库规模

这是一个基于Flax CLM流程训练的瑞典语GPT2风格模型，训练数据来自wiki40b数据集的瑞典语部分。

基于m-Distil-BERT的句子转换器模型，采用SimCSE方法训练，可将文本映射为768维向量，适用于语义搜索和聚类任务

基于mBERT的泰语句子嵌入模型，使用SimCSE方法在泰语维基百科数据上训练，可将文本映射为768维向量

这是一个预训练的日语ALBERT模型，主要用于填充掩码任务，支持日语文本处理。

一个为加利西亚语预训练的BERT模型（6层，区分大小写）。

基于BERT架构的韩语预训练语言模型，适用于韩语文本处理任务。

基于Flax CLM流水线训练的丹麦语GPT2风格模型，使用wiki40b数据集的丹麦语部分训练而成。

基于瑞典语、丹麦语和挪威语维基百科训练的北欧RoBERTa模型，适用于填充掩码任务。

基于谷歌多语言BERT模型微调的荷兰语问答模型，在翻译版SQuAD2.0数据集上训练

这是一个预训练的蒙古语BERT模型，基于蒙古语维基百科和新闻数据集训练，支持蒙古语文本处理任务。

这是distilbert-base-multilingual-cased的定制化精简版本，专门针对波兰语优化，保留了原始模型的准确率。

这是distilbert-base-multilingual-cased的小型版本，专门针对英语和保加利亚语优化，保持了原始模型的准确性。

这是bert-base-multilingual-cased的乌克兰语定制版本，支持乌克兰语文本处理并保持原始模型的准确度。

这是bert-base-multilingual-cased的定制化精简版本，专门针对土耳其语优化，能完全复现原始模型的表征输出，确保原始精度无损。

这是distilbert-base-multilingual-cased的轻量版本，专门针对乌尔都语进行了优化，保持了原始模型的准确性。

这是distilbert-base-multilingual-cased多语言版的定制化精简版本，专门针对西班牙语处理优化

基于多语言蒸馏式BERT基础模型定制的泰语版本，保留了原始模型的准确度和特征表示能力。

这是distilbert-base-multilingual-cased的轻量版本，专门针对英语和挪威语优化，保持原始准确率的同时减少模型大小。

这是distilbert-base-multilingual-cased的小型版本，专门处理葡萄牙语，保持了原始模型的准确性。

这是distilbert-base-multilingual-cased的轻量版本，支持英语、法语、丹麦语、日语和越南语处理，保持原始模型准确度。

这是bert-base-multilingual-cased的定制化精简版本，专门支持英语和乌克兰语处理，保持原始模型的表征输出和准确度。

这是bert-base-multilingual-cased的定制化精简版本，专为泰语处理优化，保持原始模型的准确率。

这是bert-base-multilingual-cased的定制化精简版本，专门针对立陶宛语处理优化，保持原始模型的表征输出和准确率。

基于bert-base-multilingual-cased定制的精简版本，支持英语和荷兰语处理，保持原始模型准确率

这是distilbert-base-multilingual-cased的定制化精简版本，专门针对意大利语优化，保持原始准确率不变。