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Distilhubert Finetuned Gtzan
これは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オーディオ分類モデルで、精度は82%です
ダウンロード数 255
リリース時間 : 6/20/2023
モデル概要
このモデルは軽量HuBERTモデルの蒸留版で、音楽ジャンル分類タスクに特化してファインチューニングされています
モデル特徴
効率的で軽量
蒸留技術をベースに、HuBERTモデルのコア能力を保持しつつパラメータ数を削減
高精度
GTZAN音楽分類データセットで82%の精度を達成
高速推論
オリジナルHuBERTモデルと比較して推論速度が向上
モデル能力
音楽ジャンル分類
オーディオ特徴抽出
音楽コンテンツ分析
使用事例
音楽情報検索
自動音楽分類
音楽ライブラリ内のトラックを自動的にジャンル分類
精度82%
音楽推薦システム
音楽コンテンツに基づく特徴抽出と類似度計算
オーディオ分析
オーディオコンテンツ理解
オーディオから高レベルな意味的特徴を抽出
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
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
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
2,691
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
uer
2,694
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