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低い訓練損失

# 低い訓練損失

Wav2vec2 Base Intent Classification Ori F1
Apache-2.0
このモデルはfacebook/wav2vec2-baseをファインチューニングした音声意図分類モデルで、評価セットでF1スコア0.875を達成しました。
音声分類 Transformers
W
MuhammadIqbalBazmi
14
0
Albert Base V2 Attribute Correction Mlm
Apache-2.0
このモデルはalbert-base-v2をベースにしたマスク言語モデルで、電子製品の属性補正タスク向けに特別にファインチューニングされています
大規模言語モデル Transformers
A
ksabeh
14
0
Wav2vec2 2 Gpt2 Regularisation
これはLibriSpeechデータセットで訓練された自動音声認識(ASR)モデルで、英語音声をテキストに変換できます。
音声認識 Transformers
W
sanchit-gandhi
20
0
Bert Finetuned Sem Eval English
深層学習に基づくテキスト分類モデルで、検証セットで高いF1スコアとROC AUC値を示しています。
大規模言語モデル Transformers
B
joniponi
16
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
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
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