モデル選定

大規模音声データセット

# 大規模音声データセット

Afrispeech Large A100

Whisper-large-v2をファインチューニングしたアフリカ言語音声認識モデル。afrispeech-200データセットで訓練され、単語誤り率(WER)は14.81

Aradia Ctc Distilhubert Ft

アラビア語音声データセットでdistilhubertを微調整した自動音声認識(ASR)モデル

Xtreme S Xlsr 300m Fleurs Langid

このモデルはfacebook/wav2vec2-xls-r-300mをGOOGLE/XTREME_S - FLEURS.ALLデータセットでファインチューニングしたバージョンで、多言語音声認識タスクに使用されます。

Transformers その他

Aradia Ctc Data2vec Ft

data2vecアーキテクチャに基づくアラビア語自動音声認識(ASR)モデル、300時間のアラビア語音声データセットでファインチューニング済み

Aradia Ctc Hubert Ft

HuBERTアーキテクチャに基づくアラビア語自動音声認識モデル、300時間のアラビア語音声データセットでファインチューニング済み

Wav2vec2 Common Voice Accents 3

facebook/wav2vec2-xls-r-300mをCommon Voice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

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

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

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

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