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事前学習と微調整

# 事前学習と微調整

Depth Anything V2 Large
Depth Anything V2は現在最も強力な単眼深度推定モデルで、大量の合成画像と実画像で訓練され、精密な深度詳細と高い頑健性を提供します。
3Dビジョン 英語
D
depth-anything
130.54k
94
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 Transformers
L
Ankur87
80
1
Videomae Base Finetuned Kinetics Finetuned Dcsass Shoplifting Subset
VideoMAEアーキテクチャに基づくビデオ分類モデル、店舗での窃盗行為検出用に微調整
動画処理 Transformers
V
Abdullah1
23
0
Roberta Base Cold
hfl/chinese-roberta-wwm-extモデルをCOLDatasetで微調整した中国語の冒とく的言語検出モデル
テキスト分類 Transformers 中国語
R
thu-coai
410
39
Reasonbert RoBERTa
RoBERTaアーキテクチャに基づく事前学習モデルで、質問応答などのタスクに対して最適化され、より強力な推論能力を備えています。
大規模言語モデル Transformers
R
Anonymous
13
0
T5 En Vi Small
英越翻訳に特化したテキスト間変換トランスフォーマーの事前学習モデルで、英語からベトナム語への機械翻訳タスクに焦点を当てています。
機械翻訳
T
NlpHUST
60
2
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
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