モデル選定

コードスイッチング最適化

# コードスイッチング最適化

Phi 4 Mm Inst Asr Singlish

シンガポール英語に最適化されたマルチモーダル音声認識モデルで、マイクロソフトのPhi-4マルチモーダル命令モデルをファインチューニングし、シンガポール英語の独特な音声特徴の認識能力を大幅に向上させました。

音声生成テキスト

Transformers 複数言語対応

Whosper Large V2

Whosper-large-v2は、セネガルの主要言語であるウォロフ語に特化した最先端の音声認識モデルで、OpenAIのWhisper-large-v2を基に構築されており、単語誤り率（WER）と文字誤り率（CER）を大幅に改善しています。

音声認識複数言語対応

Arabic Whisper CodeSwitching Edition

Whisper Large v2をファインチューニングしたアラビア語-英語コードスイッチング音声認識モデル

Transformers 複数言語対応

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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