イメージェネットを使用してトレーニング前モデルとしてトレーニングしたCNNネットワークの例を提起しました。しかし、これは画像処理における人工知能の例です。私が尋ねるのは、訓練前の言語モデルなので、言語モデルでのトレーニング前の方法の適用についてもっと心配しています。世界のトレーニング前モデルは何ですか？
今日、世界には多くの公的訓練の言語モデルがあります。以下は一般的なモデルの一部です。

1. GPT-3：OpenAIによって開発された1750億パラメーターによって開発された大規模な言語モデル。言語生成、テキスト分類、質問などの複数の自然言語処理タスクに使用できます。

2. BERT：Googleが開発したTransformerベースの2ウェイエンコーダーは、感情分析、テキスト分類、名前付きエンティティ認識など、複数のNLPタスクで問題なくなっています。

3. Roberta：Facebook AI Research（FAIR）モデルは、より多くのトレーニングデータとより長いトレーニング時間を使用して、BERTの改良バージョンです。

4. Albert：Googleが開発した別の改良バージョンは、パラメーターの共有とクロスレイヤーパラメーター接続を使用してパラメーターの数を減らし、それにより効率を向上させます。

5. T5：Googleによって開発されたマルチタスキング言語モデルは、質問や回答、抽象的な生成、言語翻訳など、さまざまな自然言語処理タスクで問題ありません。

これらのトレーニング前モデルは、さまざまな自然言語処理タスクで非常に良い結果を達成し、NLP分野で重要なマイルストーンになりました。オープンソースの需要がある場合、これらのモデルの一部はオープンソースであり、さまざまなアプリケーションで無料で使用できます。