Whisper Medium Id
Apache-2.0
openai/whisper-mediumをベースに、インドネシア語データセットで微調整した音声認識モデルで、インドネシア語の認識精度が大幅に向上しました。
音声認識
Transformers その他

W
cahya
1,961
21
Xlrs Best Lm
Apache-2.0
これはXLSR Wav2Vec2アーキテクチャに基づくインドネシア語自動音声認識モデルで、公共音声インドネシア語データセットでファインチューニングされています。
音声認識
Transformers その他

X
ridhoalattqas
19
1
Wav2vec2 Xls R 300m Indonesian
Apache-2.0
FacebookのXLS-R-300Mモデルをインドネシア語音声データでファインチューニングした自動音声認識モデル
音声認識
Transformers その他

W
Wikidepia
4,486
1
Wav2vec2 Large Xls R 1b Indonesian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-xls-r-1bをCommon Voiceインドネシア語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モデル
音声認識
Transformers その他

W
kingabzpro
14
1
Wav2vec2 Large Xlsr Indonesian
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをインドネシアの一般的な音声データセットで微調整した自動音声認識モデルで、インドネシア語の音声認識をサポートしています。
音声認識 その他
W
indonesian-nlp
89.58k
12
Xlsr Indonesia
Apache-2.0
XLSRアーキテクチャを基にファインチューニングしたインドネシア語自動音声認識(ASR)モデル、Common Voiceインドネシア語データセットでトレーニング
音声認識
Transformers その他

X
acul3
23
0
Wav2vec2 Large Xlsr Indonesian Artificial
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに微調整されたインドネシア語音声認識モデルで、人工Common Voiceインドネシア語データセットで訓練されています。
音声認識 その他
W
cahya
22
0
Wav2vec2 Large Xlsr Indonesian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに微調整されたインドネシア語自動音声認識モデルで、Common Voiceインドネシア語データセットで訓練され、テストのWERは25.86%です。
音声認識 その他
W
cahya
74
0
Wav2vec2 From Scratch Finetune Dummy
Apache-2.0
これはXLSR Wav2Vec2アーキテクチャに基づくインドネシア語自動音声認識モデルで、cahyaによって開発され、Common Voiceインドネシア語データセットでファインチューニングされました。
音声認識
Transformers その他

W
inergi
15
0
Wav2vec2 Indonesian Javanese Sundanese
Apache-2.0
これはインドネシア語、ジャワ語、スンダ語をサポートする多言語音声認識モデルで、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をファインチューニングして作成されました。
音声認識
Transformers その他

W
indonesian-nlp
298
6
Wav2vec2 Large Xlsr Bahasa Indonesia
Apache-2.0
これは、インドネシア語に最適化された自動音声認識(ASR)モデルで、Whisperアーキテクチャに基づき、Common Voiceのインドネシア語データセットで訓練されています。
音声認識
Transformers その他

W
Bagus
110
6
Wav2vec2 Large Xlsr Indonesian
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベースに微調整されたインドネシア語の自動音声認識モデルで、Common Voiceインドネシア語データセットで訓練され、テスト時のWERは21.07%です。
音声認識 その他
W
Galuh
29
2
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

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

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