# 複数データセットのファインチューニング

facebook/w2v-bert-2.0をベースにファインチューニングしたマラヤーラム語自動音声認識モデルで、複数のマラヤーラム語データセットで訓練され、KENLMライブラリで訓練された3-gram言語モデルを使用しています。

Coqui TTSのフォーク版をファインチューニングしたヒンディー語テキスト読み上げモデルで、ヒンディー語とヒンディー語アクセント付き英語の音声合成をサポート

ViTベースの顔表情認識モデルで、FER2013、MMI、AffectNetデータセットでファインチューニングされ、7つの基本感情を識別可能

Matter 7BはMistral 7Bをファインチューニングしたモデルで、テキスト生成タスク向けに設計されており、対話型インタラクションと関数呼び出しをサポートします。

Matter 7BはMistral 7Bをファインチューニングしたモデルで、テキスト生成タスク向けに設計されており、対話型インタラクションと関数呼び出しをサポートします。

BARTアーキテクチャを基にファインチューニングされたテキスト要約モデルで、会話やニュース記事の簡潔な要約を生成するために特別に設計されています。

これはOpenAIのWhisper Large V3モデルをファインチューニングしたタイ語自動音声認識モデルで、Common Voice 13のタイ語テストセットで6.59%の単語誤り率を達成しました。

DeBERTa-v3をファインチューニングしたプロンプトインジェクション検出モデルで、悪意のあるプロンプト入力を識別します

OpenAI Whisper-smallモデルをファインチューニングしたクメール語音声認識モデルで、OpenSLR、Google FLEURS、km-speech-corpusデータセットでトレーニング済み

QAmembertはCamemBERT基本版を基にフランス語の質問応答タスク向けにファインチューニングされたモデルで、4つのフランス語Q&Aデータセットでトレーニングされ、回答の有無両方に対応しています。

OpenAI Whisper Mediumモデルをファインチューニングしたデンマーク語自動音声認識(ASR)モデルで、Common Voice 11とFLEURSデータセットでトレーニング済み

OpenAI Whisper-mediumをファインチューニングしたテルグ語音声認識モデルで、複数の公開テルグ語ASRデータセットでトレーニング済み

OpenAI Whisper-large-v2モデルを日本語音声データセットでファインチューニングした自動音声認識(ASR)モデル

Whisper Large v2をポーランド語データセットでファインチューニングした自動音声認識モデルで、ポーランド語音声からテキストへの変換タスクをサポートします。

OpenAI Whisper-mediumをファインチューニングしたマラヤーラム語自動音声認識モデル、Common Voice 11.0などのデータセットでトレーニング

DeBERTa-baseアーキテクチャに基づく質問応答モデルで、SQuAD1、AQA、NewsQAデータセットで共同ファインチューニングされています

DeepPavlov/rubert-base-casedをファインチューニングしたロシア語自然言語推論モデルで、2つのテキスト間の論理関係（含意/矛盾/中立）を予測可能

3つの書き換えデータセットでファインチューニングされた大型BARTシーケンス・ツー・シーケンス（テキスト生成）モデルで、文の書き換えタスクに使用されます。

CamemBERTベースのフランス語DPRモデルで、フランス語QAタスクに最適化され、PIAF、FQuAD、SQuAD-FRデータセットでファインチューニング済み

facebook/wav2vec2-large-xlsr-53モデルをファインチューニングしたフィンランド語自動音声認識モデルで、16kHzサンプリングレートの音声入力をサポート

約270時間のベトナム語注釈データでファインチューニングされた音声認識モデルで、ベトナム語の自動音声認識タスクをサポート