# マルチGPUファインチューニング

SenecaLLMはQwen2.5-Coder-7B-Instructをファインチューニングしたサイバーセキュリティ専用の大規模言語モデルで、サイバーセキュリティ分野に特化し、専門家のように思考し関連問題の解決を支援できます。

このモデルはopenai/whisper-large-v2をファインチューニングした音声認識モデルで、特定領域データセットで4.6858の単語誤り率を達成しました。

Whisperアーキテクチャに基づくペルシャ語自動音声認識モデル、Common Voice 11.0ペルシャ語データセットでファインチューニング

このモデルはopenai/whisper-smallをgoogle/fleurs yo_ngデータセットでファインチューニングしたバージョンで、ヨルバ語(Yoruba)の自動音声認識タスクに使用されます。

このモデルはfacebook/wav2vec2-large-xlsr-53をトルコ語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、評価セットで33.05%の単語誤り率(WER)を達成しました。

このモデルは、facebook/wav2vec2-large-xlsr-53をベトナム語のYouTube非公式音声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。