Whisper Small
Apache-2.0
Whisperは事前学習済みの自動音声認識(ASR)および音声翻訳モデルで、68万時間の注釈付きデータで訓練されており、強力な汎化能力を持っています。
音声認識
Safetensors 複数言語対応
W
unsloth
50
1
Cnn8rnn W2vmean Audiocaps Grounding
Apache-2.0
これはテキストから音声への位置特定モデルで、音声クリップ内の特定の音声イベント発生確率を予測できます。
テキスト生成オーディオ
Transformers 英語

C
wsntxxn
456
2
Wspalign Ft Kftt
WSPAlignは大規模な弱教師ありスパン予測に基づく単語アライメント事前学習モデルで、複数言語間の単語アライメントタスクをサポートします。
機械翻訳
Transformers 複数言語対応

W
qiyuw
515
0
Wspalign Ft Enfr
WSPAlignは大規模な弱教師ありスパン予測に基づく単語アライメント事前学習モデルで、複数の言語ペアの単語アライメントタスクをサポートします。
機械翻訳
Transformers 複数言語対応

W
qiyuw
57
0
Levit 192 Finetuned On Unlabelled IA With Snorkel Labels
Apache-2.0
このモデルはfacebook/levit-192を基に、未ラベル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、再現率、F1値、正解率において優れた性能を示しています。
画像分類
Transformers

L
ImageIN
19
0
Distilbart Cnn 12 6 Finetuned Weaksup 1000
Apache-2.0
distilbart-cnn-12-6モデルを微調整したテキスト要約生成モデルで、弱教師ありデータで1000ステップ訓練
テキスト生成
Transformers

D
cammy
79
1
Bart Tl Ng
Apache-2.0
BARTベースの弱教師ありハッシュタグ生成モデル、生成アプローチでトピックラベリングタスクを解決
テキスト生成
Transformers 英語

B
cristian-popa
189
4
Tapas Small Finetuned Sqa
Apache-2.0
このモデルはTAPASの小型バージョンで、中間事前学習を経てSQAデータセットでファインチューニングされており、対話シナリオにおける表形式質問応答タスクに適しています。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
759
1
Tapas Temporary Repo
Apache-2.0
TAPASは表形式データの対話型質問応答タスクを処理するために事前学習とファインチューニングを行った表ベースの質問応答モデルです。
質問応答システム
Transformers 英語

T
lysandre
3,443
0
Tapas Tiny Finetuned Sqa
Apache-2.0
TAPASは表形式データに基づく質問応答モデルで、この小型バージョンはSQAデータセットでファインチューニングされており、対話シナリオにおける表形式質問応答タスクに適しています。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
2,391
0
Tapas Mini Finetuned Wtq
Apache-2.0
このモデルはTAPASアーキテクチャのミニバージョンで、WikiTable Questions (WTQ)データセットに特化してファインチューニングされ、表質問応答タスクに使用されます。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
35
2
Tapas Mini Finetuned Sqa
Apache-2.0
TAPASミニモデルは中間事前学習を経てSQAデータセットでファインチューニングされた表質問応答モデルで、相対位置埋め込み技術を採用しています。
質問応答システム
Transformers 英語

T
google
24
4
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
98