# 小バッチ訓練

このモデルはAlt4nsuh/long_promt-finetuned-firstを微調整したバージョンで、長文プロンプトタスクの処理に適しています。

このモデルは未知のデータセットでファインチューニングされたバージョンであり、具体的なタスクやアーキテクチャの情報は不明です。

facebook/wav2vec2-baseを微調整した音声処理モデル、精度は28.57%

前処理1024構成データセットでファインチューニングされたViTモデル、画像分類タスク用

ViTアーキテクチャに基づく画像偽造検出モデル、未知のデータセットでファインチューニング後70.88%の精度を達成

Vision Transformerアーキテクチャに基づくチェス関連の視覚モデルで、未知のデータセットでファインチューニングされています

facebook/wav2vec2-baseを微調整した音声処理モデル、具体的な用途は明記されていません

google/vit-base-patch16-224-in21kモデルをsudo-s/herbier_mesuem1データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は91.29%

google/vit-base-patch16-224-in21kをベースにsudo-s/herbier_mesuem1データセットでファインチューニングした画像分類モデル

microsoft/deberta-v3-baseをファインチューニングしたモデルで、評価セットでの精度は75.76%

このモデルはglob-asr/xls-r-es-test-lmをファインチューニングしたスペイン語感情分析モデルで、評価セットでの精度は23.85%です。

facebook/wav2vec2-baseを微調整した音声認識モデルで、玩具データセットで訓練され、0.1の比率でデータ拡張が適用されています

GPT-2アーキテクチャに基づくファインチューニングモデルで、特定タスク向けに最適化されています

このモデルはLibriSpeech ASRデータセットで訓練された音声認識モデルで、音声をテキストに変換できます。

このモデルはGPT-2アーキテクチャをファインチューニングしたバージョンで、具体的なトレーニングデータと用途は明記されていません。