# 線形学習率スケジューリング

このモデルはfacebook/dinov2-largeをベースにした微調整版で、特定のタスクに対して最適化訓練を行っています。

Whisperアーキテクチャに基づく自動音声認識モデルで、特定の言語や方言に対して微調整されています

ModernBERT-baseをファインチューニングしたモデルで、評価データセットでのF1スコアは0.3833

t5-smallをファインチューニングしたテキスト要約生成モデルで、金融ニュース分野で良好な性能を発揮

このモデルはHelsinki-NLP/opus-mt-ar-enをベースに微調整されたアラビア語から英語への翻訳モデルで、評価セットで54.65のBLEUスコアを達成しました。

facebook/hubert-large-ls960-ftをファインチューニングした音声認識モデルで、LibriSpeechデータセットでトレーニング済み

BARTアーキテクチャに基づく大規模ドイツ語テキスト処理モデル、様々な自然言語処理タスクに適用可能

このモデルはAlt4nsuh/long_promt-finetuned-firstを微調整したバージョンで、長文プロンプトタスクの処理に適しています。

microsoft/biogptをファインチューニングした生物医学固有表現認識モデル

このモデルはbert-base-uncasedをベースにファインチューニングしたバージョンで、特定タスクの再現率向上に特化しています

未知のデータセットでファインチューニングされた生成モデル、具体的な訓練データと用途情報は不明

Transformersライブラリを用いてファインチューニングされた言語モデル、具体的なトレーニングデータセットは明記されていません

microsoft/speecht5_ttsをファインチューニングしたテキスト音声変換モデル

google-t5/t5-smallをファインチューニングしたニュース要約生成モデルで、ニューステキストの簡潔な要約を生成できます。

未知のデータセットでファインチューニングされた言語モデルで、トレーニングプロセスではTransformersライブラリが使用されました

このモデルはFacebookAIのroberta-baseをWebi-CPC-11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、主にテキスト分類タスクに使用され、評価セットで84.32%の精度を達成しました。

distilbert-base-uncasedをファインチューニングしたテキスト分類モデルで、特定タスク向けにトレーニングされています。

microsoft/speecht5_ttsモデルをvoxpopuliデータセットでファインチューニングしたテキスト音声合成モデル

このモデルはModernBERT-baseを未知の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、具体的な用途と性能は追記が必要です

これはfacebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした音声処理モデルで、主に音声関連タスクに使用されます

bert-base-multilingual-casedをファインチューニングしたモデルで、評価セットで99.93%の精度を達成

Helsinki-NLP/opus-mt-en-arをファインチューニングした英語-アラビア語翻訳モデルで、評価セットで29.991のBLEUスコアを達成

BERT-baseをベースにファインチューニングしたモデルで、テキスト分類タスク用。評価データセットでF1スコア0.9313を達成

ModernBERT-baseをファインチューニングした金融ニュース感情分析モデルで、評価セットでF1スコア0.9765を達成

このモデルは、汎用音声データセットでWhisper Baseを微調整したバージョンで、ウズベク語（uz）の音声認識タスクに特化しています。

Helsinki-NLP/opus-mt-en-arを微調整した英語-アラビア語翻訳モデルで、特にエジプト方言に最適化されています

Microsoft SpeechT5を基にしたウズベク語音声合成モデル、未知のデータセットでファインチューニング済み

Helsinki-NLP/opus-mt-ar-enをkde4データセットで微調整したアラビア語から英語への翻訳モデル

このモデルは、microsoft/speecht5_ttsをcommon_voice_17_0データセットのヒンディー語検証セットで微調整した音声合成モデルです。

openai/whisper-tinyをファインチューニングした音声分類モデルで、特定のデータセットで87%の精度を達成

openai/whisper-tinyを微調整した音声分類モデルで、評価セットで87%の精度を達成

google/mt5-largeを基にチェコ語の照応解決タスクでファインチューニングされたモデルで、検証損失は0.0179

Qwen/Qwen2-0.5B-Instructをファインチューニングした報酬モデルで、生成コンテンツの品質評価と最適化に使用

SwinV2アーキテクチャに基づく画像方向補正モデルで、自動的に画像の方向を検出・修正します

openai/whisper-smallをファインチューニングしたクルド語ソラニ方言音声認識モデル

このモデルはfacebook/bart-large-cnnをファインチューニングしたテキスト要約モデルで、法律文書の要約生成タスクに優れています。

このモデルはopenai/clip-vit-large-patch14-336をファインチューニングしたバージョンで、主に画像-テキストマッチングタスクに使用されます。

RobBERT-v2オランダ語ベースモデルを微調整した感情支配力分析モデル

このモデルはRobBERT v2オランダ語ベースモデルを感情分析タスクで微調整したバージョンで、主にオランダ語テキストの感情分類に使用されます。

microsoft/wavLM-baseを微調整した音声処理モデルで、評価セットでの精度は99.62%