モデル選定

高精度CER

# 高精度CER

Roest Wav2vec2 1B V2

これはデンマークで最先端の音声認識モデルで、AlvenirがCoRalプロジェクトの一環として訓練したもので、CoRal-v2データセットで訓練され、さまざまなデンマーク方言をカバーしています。

音声認識その他

Wav2vec2 Large Xls R 300m Gn K1

このモデルはFacebookのwav2vec2 - xls - r - 300mモデルをベースに、MOZILLA - FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - GNデータセットで微調整された自動音声認識モデルで、グアラニ語(gn)をサポートします。

Transformers その他

Wav2vec2 Xls R Myv A1

このモデルは、facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、エルジャ語(MYV)のデータセットで微調整された自動音声認識(ASR)モデルです。Common Voice 8のテストセットで65.15%の単語誤り率(WER)を達成しています。

Transformers その他

Wav2vec2 Large Xls R 300m Myv V1

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_8_0 - MYVデータセットで微調整されたエルザ語(Erzya)の音声認識モデルです。

Transformers その他

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

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

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

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