モデル選定

RVCアーキテクチャ

# RVCアーキテクチャ

Vocoder Daft Punk RVC 200 Epochs

これはRVC（リアルタイム音声変換）モデルで、200回のトレーニングを経ており、音声変換タスクに適しています。

The Weeknd RVC 1000 Epochs

これはRVC（Retrieval-based Voice Conversion）技術に基づく音声変換モデルで、通常の音声をThe Weekndスタイルの歌声に変換するために特別に設計されています。

Sonic48k は RVC (Retrieval-based Voice Conversion) 技術に基づく音声変換モデルで、主に音声変換タスクに使用されます。

CJ RVC V2 400 Epochs

これはRVC（Retrieval-based Voice Conversion）技術に基づく音声変換モデルで、400回のトレーニングを経ており、音声から音声への変換タスクに適しています。

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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