モデル選定

アルメニア語音声認識

# アルメニア語音声認識

Wav2vec2 Xls R 300m Hy

facebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルをアルメニア語データセットでファインチューニングした自動音声認識(ASR)モデルで、アルメニア語音声からテキストへの変換タスクをサポートします。

Transformers その他

Wav2vec2 Large Xls R 300m Armenian

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをアルメニア語音声データセットでファインチューニングした自動音声認識モデルです

Wav2vec2 Large Xls R Armenian Colab

このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをcommon_voice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、アルメニア語音声認識をサポートしています。

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

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

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

AIbase

未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース

English 简体中文繁體中文にほんご

© 2025AIbase