モデル選定

高精度WER最適化

# 高精度WER最適化

Wav2vec2 Large Xlsr Tamil Commonvoice

このモデルはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をcommon_voiceタミル語データセットでファインチューニングした音声認識モデルです

Wav2vec2 Large Xls R 300m Hi D3

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルをヒンディー語データセットで微調整した自動音声認識(ASR)モデルで、ヒンディー語音声認識タスクに特化しています。

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Wav2vec2 Large Xls R 300m Sl With LM V2

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをスロベニア語(common_voice_8_0)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(ASR)モデルで、言語モデル(LM)強化をサポートしています。

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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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