# マルチデータセットファインチューニング

OpenAIのWhisper-Large-V3モデルをファインチューニングしたヒンディー語音声認識モデルで、約718時間のヒンディー語音声データで訓練されています

DeQA-Score-Mix3はMAGAer13/mplug-owl2-llama2-7bベースモデルをファインチューニングしたリファレンス不要の画像品質評価モデルで、複数のデータセットで優れた性能を発揮します。

ベトナム語自動音声認識(ASR)タスク向けに最適化されたWhisper-V3-Turboモデル、複数のベトナム語データセットでファインチューニング済み

DistilViTは、視覚Transformer(ViT)と蒸留版GPT-2に基づく画像キャプション生成モデルで、画像をテキスト記述に変換できます。

kobartモデルをファインチューニングした韓国語テキスト要約モデルで、より多くの短文を含む要約テキストを生成します

PTT5をファインチューニングしたブラジルポルトガル語の抽象要約生成モデルで、ニュースなどのテキストから簡潔な要約を生成できます。

このモデルはHelsinki-NLP/opus-mt-rw-enをファインチューニングしたキニアルワンダ語(Kinyarwanda)から英語への機械翻訳モデルです

このモデルはPEGASUSアーキテクチャに基づくインドネシア語テキスト要約モデルで、Indosum、Liputan6、XLSumデータセットでファインチューニングされており、ニュース記事の要約タスクに適しています。

これはgoogle/flan-t5-xxlモデルを複数の要約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、学術と汎用シナリオに適した多機能要約ジェネレーターを目指しています。

3Bパラメータのgoogle/flan-t5-xlモデルを複数の要約データセットでファインチューニングした汎用要約ジェネレーターで、学術および汎用シーンに適しています。

PTT5をファインチューニングしたブラジルポルトガル語テキスト抽象要約生成モデル

PTT5をファインチューニングしたモデルで、ブラジルポルトガル語テキストの抽象的要約を生成するために使用されます。

PTT5をファインチューニングしたブラジルポルトガル語テキスト抽象要約生成モデルで、ニュースなど様々なテキストの要約生成をサポートします。

PTT5をファインチューニングしたブラジルポルトガル語テキスト抽象要約生成モデルで、様々な要約生成タスクに対応しています。

これはBERTimbau largeバージョンを基にしたポルトガル法律分野専用モデルで、セマンティックテキスト類似度タスク向けに最適化されています。

mbart-large-cc25をファインチューニングしたオランダ語ニュース要約生成モデル、CNN/DailyMailとXSum形式の要約タスクに対応

これはT5アーキテクチャに基づき、複数のデータセットでファインチューニングされたロシア語の抽象的要約生成モデルで、簡潔で正確なテキスト要約を生成できます。

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53を基にマラヤーラム語でファインチューニングした音声認識モデルで、16kHzサンプリングレートの音声入力をサポートします。

ペルシャ語固有表現認識タスク向けにファインチューニングされたAlbertモデル、10種類のエンティティタイプ認識をサポート