# 事前学習モデルのファインチューニング

BART Large CNNは、BARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、テキスト要約タスクに特化しています。

BARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、英語ニュース記事のテキスト要約タスク専用です。

facebook/wav2vec2-base-960hを基にした英語アクセント分類モデルで、アメリカ、イングランド、インド、オーストラリア、カナダの5つの一般的な英語アクセントを識別できます。

TrOCRはTransformerベースの光学文字認識モデルで、手書きテキスト認識用に設計されており、IAM手書きデータベースでファインチューニングされています。

TrOCRはTransformerベースの光学文字認識モデルで、単一行テキスト画像認識用に設計されており、複数の標準データセットでファインチューニングされています。

これはWikiLingua英語データセットでファインチューニングされたBARTモデルで、主に要約生成タスクの性能研究に使用されます。

このモデルはbertin-roberta-base-spanishでトレーニングされたゼロショット分類器で、スペイン語テキスト分類タスクに適しています。

これはhuBERT事前学習モデルを基にしたハンガリー語固有表現認識モデルで、テキスト中の人物、場所、組織などのエンティティを識別できます。

Wav2Vec2-Large-LV60事前学習モデルを基に、SUPERBキーワード検出タスクでファインチューニングした音声分類モデル

Transformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルで、様々な自然言語処理タスクに適しています。