Wav2vec2 Large Xlsr 53 842h Luxembourgish 14h With Lm
MIT
wav2vec 2.0大型XLSR-53チェックポイントを微調整したルクセンブルク語音声認識モデル、842時間の未ラベルデータと14時間のラベル付きデータで訓練され、5-gram言語モデルを統合
音声認識
Transformers その他

W
Lemswasabi
170
6
Wav2vec2 Large Xlsr 53 842h Luxembourgish 14h
MIT
842時間の未ラベルデータと14時間のラベル付きルクセンブルク語音声データでファインチューニングされたwav2vec2.0大規模モデル。ルクセンブルク語音声認識をサポート
音声認識
Transformers その他

W
Lemswasabi
204
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 842h Luxembourgish 4h
MIT
842時間の未ラベルデータと4時間のラベル付きルクセンブルク語音声データでファインチューニングされた自動音声認識モデル
音声認識
Transformers その他

W
Lemswasabi
16
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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

L
scb10x
3,269
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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

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
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