%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)
Hubert Uk
mHuBERT-147基本モデルを基に訓練されたウクライナ語自動音声認識モデルで、ウクライナ語音声からテキストへの変換タスクをサポートします。
音声認識 その他
H
Yehor
31
4
W2v Bert Uk V2.1
Apache-2.0
facebook/w2v-bert-2.0を基にしたウクライナ語音声認識モデル、Yehor/openstt-ukデータセットでファインチューニング
音声認識
Transformers その他
Transformers その他W
Yehor
492
1
Stt Uk Citrinet 1024 Gamma 0 25
これはウクライナ語の自動音声認識(ASR)用のストリーミングCitrinetモデルで、1億4100万のパラメータを持ち、69時間のウクライナ語音声データでトレーニングされ、テストWERは3.52%という低さです。
音声認識 その他
S
nvidia
65
12
W2v Xls R Uk
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-xls-r-300mを基にしたウクライナ語自動音声認識モデル、Common Voice 10.0データセットでトレーニング
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
Yehor
231.46k
8
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Ukrainian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に微調整されたウクライナ語自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voiceデータセットを使用して訓練されています。
音声認識 その他
W
anton-l
21
1
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Ukrainian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を基に、ウクライナ語でCommon Voiceデータセットを使用して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 その他
W
mrm8488
25
1
Wav2vec2 Xls R 300m Uk
MIT
これはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mモデルをウクライナ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(ASR)モデルで、Common Voiceウクライナ語テストセットで12.22%の単語誤り率(WER)を達成しました。
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
robinhad
72
5
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