%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)
Tessar Largest
MIT
TessarはSVECTORが開発した先進的なテーブル推論モデルで、画期的な研究成果に基づき、ニューラルテーブル理解の境界を拡張し続けています。
質問応答システム 英語
T
SVECTOR-CORPORATION
101
1
Bart Large Cnn Finetuned For Email And Text
MIT
BART Large CNNはBARTアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、テキスト要約生成タスクに特化しています。
テキスト生成 英語
B
vapit
17
0
Text Summarize BartBaseCNN Finetune
MIT
BARTアーキテクチャに基づくテキスト要約モデルで、英語の科学論文の要約生成タスクに適しています。
テキスト生成
Transformers 英語
Transformers 英語T
GilbertKrantz
0
0
Bart Medtranscription
Apache-2.0
BARTアーキテクチャに基づく大規模な要約生成モデルで、医学文献要約タスクに特化して最適化されています
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語B
Ram20307
148
1
Kobart Summary V3
kobartモデルをファインチューニングした韓国語テキスト要約モデルで、より多くの短文を含む要約テキストを生成します
テキスト生成 Transformers 韓国語
Transformers 韓国語K
EbanLee
5,139
17
Bart Finetuned Text Summarization
MIT
BARTアーキテクチャを基に微調整されたテキスト要約モデルで、簡潔で正確な要約を生成するために設計されています
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語B
suriya7
1,547
9
Tapex Large Finetuned Qtsumm
MIT
BARTアーキテクチャに基づく表要約生成モデルで、クエリ焦点型の表要約タスクに最適化されています。
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語T
yale-nlp
18
0
Mentalbart
MIT
MentalBARTはfacebook/bart-largeを微調整したメンタルヘルス分析モデルで、MentaLLaMAプロジェクトの一部であり、説明可能なメンタルヘルス分析に特化しています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語M
Tianlin668
1,755
2
Autotrain Summarization Bart Longformer 54164127153
AutoTrainプラットフォームでトレーニングされたテキスト要約生成モデル、BART-Longformerアーキテクチャを採用
テキスト生成 Transformers その他
Transformers その他A
Udit191
16
0
Arabart Finetuned Wiki Ar
Apache-2.0
AraBARTをアラビア語ウィキデータセットで微調整した翻訳モデル
機械翻訳 Transformers
TransformersA
Jezia
382
0
Led Base 16384 Billsum Summarization
このモデルはbillsumデータセットでled-base-16384をファインチューニングしたバージョンで、長文要約生成タスク専用です。
テキスト生成 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
AlgorithmicResearchGroup
15
1
Omnitab Large
OmniTabはBARTアーキテクチャに基づく表質問答モデルで、自然データと合成データの事前学習により少数サンプルでの表質問答能力を実現
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語O
neulab
158
2
Omnitab Large Finetuned Wtq
OmniTabは表ベースの質問応答モデルで、自然および合成データによる事前学習を通じて少数ショットの表質問応答能力を実現しています。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語O
neulab
55
7
Bart Base Few Shot K 256 Finetuned Squad Seed 2
Apache-2.0
BART-baseアーキテクチャに基づき、SQuADデータセットでファインチューニングされた質問応答モデルで、少数ショット学習シナリオに適しています
質問応答システム Transformers
TransformersB
anas-awadalla
13
0
Bart Base Few Shot K 128 Finetuned Squad Seed 4
Apache-2.0
BART-baseアーキテクチャに基づき、SQuADデータセットでファインチューニングされた質問応答モデルで、読解タスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersB
anas-awadalla
13
0
Bart Base Few Shot K 64 Finetuned Squad Seed 0
Apache-2.0
facebook/bart-baseモデルをSQuAD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、質問応答タスクに適しています
質問応答システム Transformers
TransformersB
anas-awadalla
13
0
CGRE CNDBPedia Generative Relation Extraction
CGREはBARTベースの中国語エンドツーエンド関係抽出モデルで、生成的手法を用いてエンティティ関係抽出を実現し、複数の中国語関係抽出データセットで優れた性能を発揮します。
知識グラフ Transformers
TransformersC
fanxiao
63
3
Tapex Base Finetuned Wtq
MIT
TAPEXはニューラルSQLエグゼキュータを通じて学習する表事前学習モデルで、表質問応答タスク専用に設計されています。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
162
11
Tapex Large Sql Execution
MIT
TAPEXは、ニューラルSQLエグゼキュータの学習を通じて表事前学習を実現するモデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表推論タスク向けに設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
68
17
Tapex Large Finetuned Wtq
MIT
TAPEXは、ニューラルSQLエグゼキュータを学習することでテーブル事前学習を行うモデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表推論タスク向けに設計されています。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
2,431
74
Tapex Large
MIT
TAPEXは、ニューラルSQLエグゼキュータの学習を通じて表の事前学習を実現するモデルで、BARTアーキテクチャに基づいており、表推論タスクのために設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
252
9
Tapex Large Finetuned Wikisql
MIT
TAPEXはニューラルSQLエグゼキュータ学習による表事前学習モデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表推論タスク向けに設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
676
16
Indobart V2
MIT
IndoBART-v2はBARTアーキテクチャに基づくインドネシア語言語モデルで、自然言語生成タスク向けに設計されています。
大規模言語モデル Transformers その他
Transformers その他I
indobenchmark
983
12
Tapex Base Finetuned Wikisql
MIT
TAPEXはニューラルSQLエグゼキュータの学習を通じて表の事前学習を実現するモデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表質問応答タスク向けに設計されています。
質問応答システム Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
242
18
Indobart
MIT
IndoBARTはBARTモデルに基づく先進的なインドネシア語言語モデルで、インドネシア語関連の自然言語処理タスク用に設計されています。
大規模言語モデル Transformers
TransformersI
indobenchmark
226
2
Mbart Mlsum Automatic Summarization
MIT
mbart-large-50アーキテクチャに基づくニュース記事自動要約モデル、MLSUMフランス語ニュースデータセットでファインチューニング
テキスト生成 Transformers フランス語
Transformers フランス語M
lincoln
98
8
Tapex Large Finetuned Tabfact
MIT
TAPEXは、ニューラルSQLエグゼキュータを学習することで表の事前学習を行うモデルで、BARTアーキテクチャに基づき、表推論タスク向けに設計されています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
2,255
8
Keybart
Apache-2.0
KeyBARTはBARTアーキテクチャに基づいて事前学習されたテキスト生成モデルで、CatSeqD形式に合致した連結キーフレーズシーケンスの生成に特化しています。
大規模言語モデル Transformers
TransformersK
bloomberg
737
40
Tts Hubert Cluster Bart Base
Apache-2.0
HuBERTとBARTアーキテクチャに基づく音声処理モデルで、自動音声認識(ASR)タスクをサポートします。
音声認識 Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応T
voidful
24
1
Tapex Base
MIT
TAPEXはニューラルSQLエグゼキュータを通じて学習する表事前学習モデルで、表推論タスクを処理できます。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
799
43
Tapex Base Finetuned Tabfact
MIT
TAPEXは、ニューラルSQL実行器の学習を通じて表の事前学習を行うモデルで、表の推論能力に特化しています。
大規模言語モデル Transformers 英語
Transformers 英語T
microsoft
28
0
Bart Summarisation
Apache-2.0
BART-largeアーキテクチャに基づく会話要約モデルで、SAMSum会話データセットに特化して微調整され、高品質な会話要約を生成できます。
テキスト生成 Transformers 英語
Transformers 英語B
slauw87
4,225
59
Bart Base Detox
BARTアーキテクチャに基づくテキスト浄化モデルで、有害なテキストを中立的な表現に書き換えることが可能
機械翻訳 Transformers 英語
Transformers 英語B
s-nlp
2,039
11
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
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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
2,691
6
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
2,694
98