Rnaernie
RNAErnieは非コードRNA配列に基づいて自己教師付き事前学習を行うモデルで、多段階マスク言語モデリング目標を採用し、RNA研究に強力な特徴表現能力を提供します。
分子モデル
PyTorch
R
multimolecule
11.00k
1
Mahadhwani Pretrained Conformer
MIT
自己教師付き学習に基づく事前学習Conformerエンコーダモデルで、インドの22種類の指定言語の自動音声認識タスクをサポートします。
音声認識
M
ai4bharat
349
1
Beit Large Patch16 512
Apache-2.0
BEiTはビジュアルTransformerに基づく画像分類モデルで、自己教師付き方式でImageNet-21k上で事前学習され、ImageNet-1k上で微調整されます。
画像分類
B
microsoft
683
11
Beit Base Finetuned Ade 640 640
Apache-2.0
BEiTは、ビジュアルTransformer(ViT)アーキテクチャに基づくモデルで、自己教師付き学習によりImageNet - 21kで事前学習され、ADE20kデータセットで微調整され、画像セマンティックセグメンテーションタスクに特化しています。
画像セグメンテーション
Transformers

B
microsoft
1,645
11
Wavlm Base
WavLMはマイクロソフトが開発した大規模な自己教師付き事前学習音声モデルで、16kHzサンプリングの音声オーディオを基に事前学習され、フルスタック音声処理タスクに適しています。
音声認識
Transformers 英語

W
microsoft
28.33k
7
Wav2vec2 Large 960h Lv60 Self
Apache-2.0
Facebookが開発したWav2Vec2の大規模モデルで、960時間のLibri-LightとLibrispeechの音声データを基に事前学習と微調整を行い、自己学習目標を採用し、LibriSpeechテストセットでSOTAの結果を達成しました。
音声認識 英語
W
facebook
56.00k
146
Wavlm Base Plus
WavLMはマイクロソフトによって開発された大規模な自己教師付き事前学習音声モデルで、16kHzサンプリングの音声オーディオを基に事前学習され、様々な音声処理タスクに適用できます。
音声認識
Transformers 英語

W
microsoft
673.32k
31
Prot T5 Xl Uniref50
T5 - 3Bアーキテクチャに基づくタンパク質配列事前学習モデルで、自己教師付き学習によりタンパク質の生体物理的特性を捉えます。
タンパク質モデル
Transformers

P
Rostlab
78.45k
44
Prot T5 Xl Bfd
ProtT5-XL-BFDはタンパク質配列に基づく自己教師付き事前学習モデルで、T5アーキテクチャを採用し、21億のタンパク質配列で学習され、タンパク質特徴抽出と下流タスクの微調整に使用されます。
タンパク質モデル
Transformers

P
Rostlab
605
10
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