トランスフォーマーのフレームワークには、以下のような大きな利点がある：
- モデルは機知に富んでいる：幅広いタスクをカバーする100万以上の訓練済みモデルを提供
- マルチフレームワーク対応：PyTorch、TensorFlow、Flaxの同時サポート
- 使いやすさ：パイプラインAPIは、複雑な機能を数行のコードで実装することを可能にし、使用への障壁を低くします。
- 継続的に更新される：Kyutai-STT（音声）、ColQwen2（視覚）などの最新モデルをタイムリーに統合。
- エコロジカルな完璧さ：モデルホスティング（Hugging Face Hub）、オフラインサポート、コマンドラインツールなどの完全なエコシステムを提供！
特にTransformersは、多くの伝統的なフレームワークの欠点であるマルチモーダルなタスクの処理に優れていることは特筆に値する。また、統一されたAPI設計により、ユーザーはさまざまなモデルの具体的な実装について深く学ぶことなく、実際のプロジェクトに素早く適用することができる。
この答えは記事から得たものである。Transformers: テキスト、画像、マルチモーダルタスクをサポートするオープンソースの機械学習モデリングフレームワークについて
