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Datatrain Videomae Base Finetuned Lr1e 07 Poly3
MCG-NJU/videomae-baseをベースにファインチューニングした動画理解モデル、未知のデータセットで訓練、精度は11.1%
動画処理
Transformers
TransformersD
EloiseInacio
13
0
Results
Apache-2.0
このモデルはbert-base-uncasedをベースにファインチューニングしたバージョンで、特定タスクの再現率向上に特化しています
大規模言語モデル Transformers
TransformersR
shank250
23
1
Tabletransstructrecog Finetuned Pubt1m Lstabletransstrucrecogv1 Session6
このモデルは表構造認識モデルで、文書から表の構造情報を抽出するために使用される可能性があります。
文字認識 Transformers
TransformersT
nsugianto
67
0
Wavlm Basic N F N 8batch 5sec 0.0001lr Unfrozen
microsoft/wavlm-largeをファインチューニングした音声処理モデル、評価セットで73.33%の精度を達成
音声分類 Transformers
TransformersW
reralle
14
0
Electra Qa
Electra-qaはELECTRAアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、QAタスクに適しています。
質問応答システム Transformers
TransformersE
vaibhav9
14
0
Resnet Weather Model
ResNetアーキテクチャに基づく天気画像分類モデルで、さまざまな気象条件下の画像を識別します
画像分類 Transformers
TransformersR
sallyanndelucia
27
3
TGL 3
Apache-2.0
TGL-3はt5-smallをファインチューニングした要約生成モデルで、23000件のopenreview.net要約データで訓練され、学術テキスト要約生成タスクをサポートします。
テキスト生成 Transformers
TransformersT
awesometeng
13
1
Wav2vec2 Nsc Final 1 Google Colab
wav2vec2アーキテクチャに基づく音声処理モデル、トレーニング詳細は完全に公開されていません
音声認識 Transformers
TransformersW
YuanWellspring
99
0
Roberta Base Culinary
Apache-2.0
bert-base-uncasedを基に料理関連データセットで微調整したRoBERTaモデルで、テキスト分類などのNLPタスクに適しています
大規模言語モデル Transformers
TransformersR
juancavallotti
34
0
Bert Base Uncased Finetuned Quac
Transformerアーキテクチャに基づく事前学習済み言語モデル、様々なNLPタスクに適用可能
大規模言語モデル Transformers
TransformersB
OrfeasTsk
25
0
Xls R 300m Npsc Seq2seq
このモデルは自動音声認識(ASR)モデルで、特定のデータセットを指定せずに訓練され、最終的な単語誤り率(WER)は0.3144です。
音声認識 Transformers
TransformersX
Rolv-Arild
18
0
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
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
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