Существует множество предобученных моделей, которые могут подойти для файн-тюнинга, в том числе мультиязычные варианты, которые хорошо работают с кириллицей и другими языками. Вот несколько моделей, которые могут быть полезны:
1. **mBERT (Multilingual BERT)**:
- Это мультиязычная версия модели BERT, которая поддерживает 104 языка, включая русский. Она хорошо работает с текстами на разных языках.
2. **XLM-R (XLM-RoBERTa)**:
- Это улучшенная версия XLM, разработанная для работы с множеством языков, включая русский. Она показывает хорошие результаты на задачах NLP и поддерживает широкий набор языков.
3. **MarianMT**:
- Это модель для перевода, основанная на принципах трансформеров. Она хорошо работает с многими языковыми парами и может быть использована для задач генерации текста, особенно если у вас есть данные на нескольких языках.
4. **GPT-3 (через API)**:
- Хотя сама модель GPT-3 не подходит для локального файн-тюнинга, вы можете использовать её через API для обработки различных языков. Имейте в виду, что это платная услуга.
5. **RuGPT-3**:
- Модель GPT-3 для русского языка. В зависимости от варианта, размеры различных версий этой модели могут варьироваться.
6. **T5 (Multilingual)**:
- Вы уже упомянули T5-base/small, но стоит обратить внимание на мультиязычные версии T5, такие как mT5. Это более опытная версия, поддерживающая различные языки, включая русский.
7. **DistilBERT**:
- Это компактная версия BERT, которая может быть использована для мультиязычных задач, включая русский. Имеет меньший размер, чем оригинальный BERT.
8. **BART (Multilingual)**:
- Хотя не так часто используется, BART может быть полезен для задач, связанных с генерацией текста и переводом, и у него есть мультиязычные версии.
Рекомендуется протестировать несколько моделей и выбрать ту, которая наилучшим образом подходит для вашего конкретного случая применения. Каждый из указанных вариантов имеет свои особенности и может показать разные результаты в зависимости от задачи и спецификации данных.