モデル選定

マルチシナリオ音声書き起こし

# マルチシナリオ音声書き起こし

Wav2vec2 Large Xls R 300m Ur

wav2vec2-large-xls-r-300mアーキテクチャに基づくウルドゥー語音声認識モデル、common_voiceデータセットでファインチューニング済み

Wav2vec2 Xlsr Estonian

これはfacebook/wav2vec2-xls-r-1bモデルをエストニア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。

Transformers その他

Wav2vec2 Large Xlsr 53 Portuguese

Facebookが開発したWav2Vec 2.0アーキテクチャに基づく大規模ポルトガル語自動音声認識(ASR)モデルで、ポルトガル語音声からテキストへの変換タスクをサポートします。

音声認識その他

Wav2vec2 Xlsr Georgian

このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-1bをジョージア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

Transformers その他

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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