# 少数サンプルファインチューニング

TinyTimeMixers（TTMs）はIBM Researchがオープンソース化した多変量時系列予測用コンパクト事前学習モデルで、パラメータ数は100万から始まり、時系列予測分野で初めて『マイクロ』事前学習モデルの概念を提唱しました。

CLIPモデルをUC_Merced衛星画像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、精度は96.9%

microsoft/speecht5_ttsをファインチューニングしたウルドゥー語TTSモデル、トレーニングデータ量は少ない（4200文）、商用利用には再トレーニングが必要

これはMMSベースのスペイン語TTSモデルで、VITSアーキテクチャを使用してファインチューニングされており、わずか80-150のサンプルと20分のトレーニング時間でコロンビアアクセントのスペイン語音声を生成できます。

これはMMSスペイン語版をベースにしたファインチューニングモデルで、VITSアーキテクチャを使用し、わずか80～150サンプルで約20分のトレーニングで完成しました。