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微調整不要

# 微調整不要

The Teacher V 2
Transformersアーキテクチャに基づくゼロショット分類モデルで、微調整なしでテキストを分類できます
大規模言語モデル Transformers
T
shiviktech
196
0
Resnet101 Clip.openai
MIT
ResNet101アーキテクチャに基づくCLIPモデルで、ゼロショット画像分類タスクをサポートします。
画像分類
R
timm
2,717
0
Camembert Base Xnli
これはtransformers.jsをベースにしたフランス語ゼロショット分類モデルで、微調整なしで多クラステキスト分類タスクに適用可能です。
テキスト分類 Transformers フランス語
C
xavierbarbier
13
0
Deberta V3 Base Zeroshot V1
MIT
ゼロショット分類用に設計されたDeBERTa-v3モデルで、27のタスクと310のカテゴリで訓練され、多領域のテキスト分類をサポートします。
テキスト分類 Transformers 英語
D
MoritzLaurer
908
38
Whisper Base.en
Apache-2.0
Whisperは強力な自動音声認識モデルで、68万時間のデータで訓練され、優れた汎化能力を持っています。
音声認識 英語
W
openai
2.2M
37
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
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