モデル選定

多言語事前学習ファインチューニング

# 多言語事前学習ファインチューニング

Wav2vec2 Large Xls R 300m Slovenian

このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをcommon_voiceスロベニア語データセットでファインチューニングした音声認識モデルで、単語誤り率は0.3271です。

Wav2vec2 Large Xls R 300m Turkish Colab Common Voice 8 4

このモデルはFacebookのwav2vec2-xls-r-300mモデルを基に、common_voiceトルコ語データセットでファインチューニングされた音声認識モデルです。

Mbart Large 50 Finetuned Ar Wikilingua

mbart-large-50モデルをアラビア語wiki_linguaデータセットでファインチューニングしたテキスト要約生成モデル

テキスト生成

Wav2vec2 Xlsr 300m Finnish Lm

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをファインチューニングしたフィンランド語自動音声認識モデル。275.6時間のフィンランド語注釈データで訓練され、KenLM言語モデルとの連携使用をサポート。

Transformers その他

Wav2vec2 Xlsr 300m Finnish

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをベースに、フィンランド語自動音声認識タスク向けにファインチューニングした音響モデル。275.6時間のフィンランド語注釈付き音声データで学習

Transformers その他

Mbart Large Cc25 Cnn Dailymail Nl

mbartアーキテクチャ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、ml6teamによって開発

テキスト生成

Transformers その他

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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

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