# 複数データセット融合

F5-TTSを微調整したコンパクト版で、150時間のベトナム語音声データでトレーニングされており、研究用途のみに限定されます。

BERT-baseをファインチューニングした再現検出モデルで、重複コンテンツ検出、Q&Aシステム、意味的類似性分析などのシナリオに適しています。

voc2vecは非言語人間データ専用に設計された基礎モデルで、wav2vec 2.0フレームワークを基に構築されており、事前学習データセットには約125時間の非言語音声が含まれています。

Rei-12BはClaude 3シリーズモデル(特にSonnetとOpus)の散文品質を再現することを目的とした大規模言語モデルで、Mistral-Nemo-Instructを微調整して作成されました

これはFastConformerアーキテクチャに基づく大型ウズベク語音声認識モデルで、TransducerとCTCの二重デコードをサポートし、複数のテストセットで優れた性能を発揮します。

Aloeは次世代の医療大規模言語モデルファミリーで、モデル融合と先進的なプロンプト戦略により、その規模範囲内で全ての先行オープンソースモデルと比較して高い競争力を持ち、最先端の成果を達成しています。

orca_mini_3bはOpenLLaMa-3Bモデルをベースに訓練されたテキスト生成モデルで、WizardLM、Alpaca、Dolly-V2データセットからの命令と入力を用いて説明的チューニングが施され、Orca研究論文のデータセット構築方法が適用されています。

安定拡散技術に基づくテキスト画像生成モデルで、高品質なアニメスタイル画像の生成に特化しています。

ブラジルポルトガル語に最適化された音声認識モデル、7つの公開データセット計453時間の音声でトレーニング