事前学習多言語モデル

事前学習された多言語モデルは、自然言語処理分野における重要な進歩であり、大規模な非教師あり学習を通じて複数の言語を理解し生成するための普遍的な言語表現を構築することを目指しています。これらのモデルは、大量の多言語テキストデータで事前学習することで豊かな言語構造と意味情報を学習し、さまざまな下流タスクで高い性能を達成します。また、これらのモデルはクロスリンガル転移学習の効率を向上させ、低リソース言語の処理能力を促進し、機械翻訳、感情分析、テキスト分類など、広範な応用価値を持っています。