モデル選定

下流タスク適応

# 下流タスク適応

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途に関する詳細情報は提供されていません。

大規模言語モデル

Qwen2.5 7b SFT Three Subtasks 3epoch

これは🤗 transformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

大規模言語モデル

Test Transformers Model Hogehoge

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

大規模言語モデル

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これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

大規模言語モデル

eduardo-bolognini

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能と用途は追記が必要です。

大規模言語モデル

C-RADIOv2はNVIDIAが開発した視覚特徴抽出モデルで、複数のサイズバージョンを提供し、画像理解と高密度処理タスクに適しています。

C-RADIOv2はNVIDIAが開発した視覚特徴抽出モデルで、複数のサイズバージョンを提供し、画像理解や高密度視覚タスクに適しています。

これは🤗 transformersベースの特徴抽出モデルで、具体的な機能と用途は追加情報が必要です。

大規模言語モデル

Accent Classifier

これはHugging Face Hubでホストされている🤗 transformersモデルカードで、システムによって自動生成されました。

大規模言語モデル

Llama2 Time Series Forecasting 7.0

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途はまだ明確に説明されていません。

大規模言語モデル

Ru Rope T5 Small Instruct

ロシア語コーパスと英語データを混合して訓練された回転位置エンコーディングT5小型モデル、命令ファインチューニング済み

大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

NVIDIAが開発した視覚特徴抽出モデルで、画像埋め込みを生成し、画像分類などの下流タスクをサポートします。

Dart V2 Vectors

これはHugging Face Hubでホストされている🤗 transformersモデルカードです。このカードは自動生成された内容です。

大規模言語モデル

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

大規模言語モデル

NVIDIAが開発した視覚特徴抽出モデルで、画像を埋め込みベクトルに変換し下流タスクに利用可能

Llama2 Alpaca Sft 2epoch

これはApache-2.0ライセンスに基づくテキスト生成モデルで、具体的な機能と用途は追記予定です。

大規模言語モデル

Transformers 英語

zhangchuheng123

DINOv2手法でトレーニングされた小型視覚Transformerモデル、自己教師あり学習で画像特徴を抽出

DINOv2手法で訓練されたビジョンTransformerモデル。自己教師あり学習により大量の画像データから頑健な視覚特徴を抽出

DINOv2手法でトレーニングされた視覚Transformerモデル、自己教師あり学習で画像特徴を抽出

Distilroberta Base V2

DistilRoBERTaはRoBERTaモデルの軽量蒸留版で、大部分の性能を維持しながらパラメータ数を削減し、効率的なテキスト処理タスクに適しています。

大規模言語モデル英語

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大規模言語モデル

Transformers 複数言語対応

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Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

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質問応答システム中国語

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