%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)
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Hungarian
Apache-2.0
facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を基に、ハンガリー語Common Voice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
Transformers その他W
sarpba
17
1
Whisper Base Hungarian V1
OpenAI Whisper-baseモデルをファインチューニングしたハンガリー語音声認識モデルで、1200時間のハンガリー語データで訓練され、同類のモデルよりも優れた性能を発揮します
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
sarpba
26
7
Whisper Large V2 Hungarian
Apache-2.0
OpenAI Whisper Large-V2モデルをハンガリー語Common Voiceデータセットでファインチューニングした音声認識モデル
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
DrishtiSharma
21
1
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Hungarian
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを微調整したハンガリー語自動音声認識モデルで、一般音声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
17
0
Wav2vec2 Large Xlsr 53 Hungarian
Apache-2.0
これはハンガリー語音声認識タスクに対して微調整されたXLSR - 53大規模モデルで、Common VoiceとCSS10データセットを基に訓練されています。
音声認識 その他
W
jonatasgrosman
127.73k
9
Wav2vec2 Large Xlsr Hu
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをファインチューニングしたハンガリー語自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voiceデータセットを使用してトレーニングされています。
音声認識 その他
W
gchhablani
25
0
Wav2vec2 Base Hu Voxpopuli V2
Facebook Wav2Vec2アーキテクチャに基づく音声事前学習モデル、VoxPopuliコーパスのハンガリー語データで事前学習済み
音声認識 Transformers その他
Transformers その他W
facebook
30
0
Wav2vec2 Large Xlsr Hungarian
Apache-2.0
これはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルを基に、ハンガリー語Common Voice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)モデルです。
音声認識 その他
W
birgermoell
31
1
Xlsr Hungarian New
Apache-2.0
このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをハンガリー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です
音声認識 Transformers その他
Transformers その他X
Akashpb13
27
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
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Transformers 複数言語対応L
scb10x
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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
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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
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