# コンテキスト認識

CSM（対話音声モデル）はSesameが開発した1Bパラメータの音声生成モデルで、テキストと音声入力からRVQ音声エンコーディングを生成できます。

TENターンテイキング検出システムは、人間と機械の自然な動的インタラクションのために特別に設計されたインテリジェントなターンテイキング検出モデルで、自然なターンテイキングのシグナルを正確に識別し、コンテキストを認識した適切な割り込みを実現します。

CSMはSesameが開発した1Bパラメータの音声生成モデルで、テキストと音声入力からRVQ音声エンコードを生成でき、コンテキストを考慮した音声生成をサポートします。

日本語のかな漢字変換タスクのために設計されたGPT-2アーキテクチャの条件付き言語モデルで、コンテキスト認識変換をサポート

Dragon-multiturnは、会話型質問応答シナリオ向けに設計された検索器で、会話履歴と現在のクエリを組み合わせた対話型クエリを処理できます。

mPLUG-OwlはLLaMA-7Bアーキテクチャに基づくマルチモーダル大規模言語モデルで、画像理解とテキスト生成タスクをサポートします。

DialoGPTはGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、自然で流暢な対話応答を生成するために特別に設計されています。

T5アーキテクチャに基づく多機能モデルで、QAシステム、テキスト要約、感情検出機能を統合し、複数のデータセットでファインチューニングされています。

DialoGPTは、Microsoftが開発したGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、自然で流暢な対話応答の生成に特化しています。

DialoGPTは、Microsoftが公開した対話生成の事前学習モデルで、GPTアーキテクチャに基づいており、多輪対話タスクに特化して設計されています。

DialoGPTは、Microsoftが開発したGPTアーキテクチャに基づく対話生成モデルで、自然で流暢な対話応答を生成するために特別に設計されています。

DialoGPTはマイクロソフトが発表した対話生成モデルで、GPTアーキテクチャを基にマルチターン対話シーン向けに最適化されています。