%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
Coral 1 Whisper Large
Openrail
Whisper Large v3でトレーニングされたデンマーク語音声認識モデルで、CoRaLデータセットで微調整され、優れた単語誤り率と文字誤り率の性能を発揮します。
音声認識
Transformers その他
Transformers その他C
Alvenir
205
6
Romanian Wav2vec2
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをファインチューニングしたルーマニア語音声認識モデルで、Common Voice 8.0とルーマニア語音声合成データセットで訓練され、HuggingFace Robust Speech Challengeでルーマニア語音声認識1位を獲得しました。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他R
gigant
88.90k
6
Wav2vec2 Large Xls R 300m Latvian
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをラトビ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モデルで、Common Voice 7テストセットで16.98%のWERを達成しました。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
infinitejoy
222
1
Wav2vec2 Xls R 1b Polish
Apache-2.0
これはXLS-R 10億パラメータモデルを微調整したポーランド語自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voice 8.0などのデータセットで訓練され、16kHzサンプリングレートの音声入力をサポートします。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
jonatasgrosman
212
0
Wav2vec2 Large Xls R 300m Bashkir Cv7 Opt
Apache-2.0
これはFacebookのwav2vec2 - xls - r - 300mモデルをバシキール語のCommon Voice 7データセットで微調整した自動音声認識モデルです。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
AigizK
102
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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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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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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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