Py36 Pylingual V1 Statement
Apache-2.0
Salesforce/codet5-baseモデルをファインチューニングしたコード処理モデルで、Python 3.6ステートメント分析タスクに特化
大規模言語モデル
Transformers

P
syssec-utd
455
1
Cogvideox1.5 5B
その他
CogVideoXは清影に似たオープンソースの動画生成モデルで、高解像度動画生成をサポートしています
テキスト生成ビデオ 英語
C
THUDM
11.12k
36
3 Epoch Nofirvox
Apache-2.0
openai/whisper-tinyをファインチューニングした音声分類モデルで、特定のデータセットで87%の精度を達成
音声分類
Transformers

3
Pablex
3
0
Vectorizer.guava
Sinequaによって開発されたベクトル化ツールで、入力された段落やクエリから埋め込みベクトルを生成し、文の類似度計算や検索タスクに使用されます。
テキスト埋め込み
PyTorch 複数言語対応
V
sinequa
204
1
Cogvideox 5b I2V
その他
CogVideoXは清影に由来するオープンソースの動画生成モデルで、このバージョンは画像から動画への変換専用モデルで、5Bパラメータ規模に基づいています。
英語
C
THUDM
89.01k
288
Bionlp 2024 Dtorber Baseline Elife
このモデルは未知のデータセットからスクラッチでトレーニングされた要約生成モデルで、主に生物医学分野のテキスト処理タスクに使用されます。
テキスト生成
Transformers その他

B
dtorber
17
0
Whisper Large V3 Atco2 Asr
Apache-2.0
OpenAI Whisper-large-v3をファインチューニングした音声認識モデルで、航空交通管制(ATCO)シナリオに特化しており、単語誤り率17.04%
音声認識
Transformers

W
jlvdoorn
1,792
5
Zephyr 7b Sft Full
Apache-2.0
Mistral-7Bをultrachat_200kデータセットでファインチューニングした対話モデル
大規模言語モデル
Transformers

Z
alignment-handbook
8,567
25
Whisper Base Ar Quran
Apache-2.0
このモデルはopenai/whisper-baseをアラビア語コーラン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で、アラビア語コーラン内容の書き起こしに特化しています。
音声認識
Transformers

W
tarteel-ai
4,779
42
Biobert Large Cased V1.1 Squad
BioBERTはBERTベースの事前学習言語モデルで、生物医学テキストマイニングタスク向けに最適化されており、QAシステムに適しています。
質問応答システム
B
dmis-lab
1,227
18
Xls R 300m It Phoneme
facebook/wav2vec2-xls-r-300mをイタリア語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

X
patrickvonplaten
17
1
Wav2vec2 Xls R Phoneme 300m Tr
Facebookのwav2vec2-xls-r-300mモデルをトルコ語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モデル
音声認識
Transformers その他

W
patrickvonplaten
16
4
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

L
scb10x
3,269
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

C
ToddGoldfarb
2,691
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
2,694
98