# 高い正確率

MCG - NJU/videomae - baseをベースに微調整された動画理解モデルで、手話認識タスクに特化しています。

Anthropic/hh - rlhfの無害データセットを基に訓練されたGPT2大規模モデルで、有害応答検出または人間のフィードバックに基づく強化学習（RLHF）に特化しています。

RoBERTa-baseは、Transformerアーキテクチャに基づく事前学習言語モデルで、Facebook AIによって開発され、さまざまな自然言語処理タスクに適しています。

RoBERTa-baseフレームワークに基づいて訓練された虚偽ニュース検出モデルで、ニュースの真実性を判断できます。

BioBERTをNCBI疾病データセットで微調整した命名エンティティ認識モデル

Hubertに基づく話者識別モデルで、SUPERBベンチマークタスクに対して最適化されています。

これはPyTorchに基づく画像分類モデルで、異なる品種の犬を識別するために特別に設計されており、正確率は82.99%に達します。

このモデルは、DistilBERTをベースにemotionデータセットでファインチューニングされたテキスト分類モデルで、感情分析タスクに使用されます。

DeFormerは、スウェーデン語の文における「de」、「dem」、「det」、および「唯一」と「終わり」を区別するために特別に開発されたモデルです。