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Distilhubert Finetuned Gtzan
このモデルはDistilHuBERTをGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングしたバージョンで、主に音楽ジャンル分類タスクに使用されます。
ダウンロード数 24
リリース時間 : 6/21/2023
モデル概要
DistilHuBERTアーキテクチャに基づく軽量オーディオ分類モデルで、GTZANデータセットでファインチューニングされ、音楽ジャンル分類タスク専用に設計されています。
モデル特徴
軽量アーキテクチャ
DistilHuBERTベースの軽量設計で、性能を維持しながら計算リソース要件を削減
高精度
GTZAN評価セットで80%の精度を達成
効率的なトレーニング
線形学習率スケジューリングとAdamオプティマイザを使用し、安定した効率的なトレーニングプロセス
モデル能力
音楽ジャンル分類
オーディオ特徴抽出
使用事例
音楽分析
音楽ストリーミングプラットフォーム分類
音楽ライブラリ内の楽曲に自動的にジャンルタグを付与
80%の分類精度
音楽推薦システム
音楽ジャンル特徴に基づいて推薦アルゴリズムを改善
PyTorchおすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
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scb10x
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16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
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6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
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2,694
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