# トランスフォーマーアーキテクチャ

これはMediaSpeechデータセットで訓練されたアラビア語モデルです。具体的な用途と機能については、より多くの情報が必要です。

ラクダモデルはトランスフォーマーアーキテクチャに基づくテキスト生成モデルで、アゼルバイジャン語をサポートし、強化学習を用いて訓練されています。

LWMは無線通信分野初の基盤モデルで、汎用特徴抽出器として開発され、無線チャネルデータから精緻な表現を抽出できます。

MOMENTは一連の汎用時系列分析基盤モデルで、複数の時系列分析タスクをサポートし、箱から出してすぐに使える有効性を備え、微調整によって性能を向上させることができます。

BGE Base English v1.5 はトランスフォーマーベースの文埋め込みモデルで、文の特徴抽出と文の類似度計算に特化しています。

これは画像分類タスク用のモデルで、英語をサポートし、オープンライセンスを採用しています。

AudioSetデータセットでファインチューニングされたオーディオスペクトログラムトランスフォーマーで、視覚トランスフォーマーアーキテクチャを使用してオーディオスペクトログラムを処理し、オーディオ分類タスクで優れた性能を発揮します。

AudioSetデータセットでファインチューニングされたオーディオスペクトログラムトランスフォーマーで、ViTアーキテクチャを使用してオーディオスペクトログラムを処理し、オーディオ分類タスクで優れた性能を発揮します。

これはSepFormerアーキテクチャに基づく音源分離モデルで、Libri3Mixデータセットでトレーニングされ、混合音声を複数の独立した音源に分離できます。

SepFormerはTransformerベースの音声源分離モデルで、WHAMR!データセットで訓練され、混合音声信号の分離に使用されます。