# 低學習率優化

基於THUDM/GLM-4-32B-Base-0414模型在Dans-DiscountModels/pretokenization-test-4數據集上微調的大語言模型

基於MCG-NJU/videomae-base微調的視頻理解模型，在未知數據集上進行了訓練

一個基於PyTorch和Diffusers庫的擴散模型，用於無條件生成手寫數字的黑白圖像。

基於微軟Florence-2模型使用Docmatix數據集（5%數據量）微調1天的版本，適用於圖像文本理解任務

基於公共領域圖像訓練的Flux LoRA模型，專長於復古漫畫風格的人物描繪

這是微軟Florence-2模型使用Docmatix數據集（5%數據量）以1e-6學習率微調1天后的版本

基於facebook/mbart-large-50微調的英語-西班牙語翻譯模型，在評估集上表現出色。

基於facebook/mbart-large-50微調的英語到西班牙語翻譯模型，在評估集上取得了45.09的BLEU分數。

該模型是基於facebook/mbart-large-50微調的英語到西班牙語翻譯模型，在評估集上取得了45.03的BLEU分數。

基於google/vit-base-patch16-224-in21k在beans數據集上微調的視覺Transformer模型

基於google/mt5-base在mlsum/tu數據集上微調的土耳其語文本摘要模型

該模型是基於DistilBERT在未指定數據集上微調的版本，主要用於文本分類任務。

BERT是一種基於Transformer架構的預訓練語言模型，由Google開發。它通過雙向上下文理解文本，適用於多種自然語言處理任務。

KLUE-RoBERTa-large是基於RoBERTa架構的韓語預訓練語言模型，由韓國研究團隊開發，針對韓語自然語言處理任務進行了優化。

BERT是一種基於Transformer架構的預訓練語言模型，由Google開發。該模型在多種自然語言處理任務中表現出色，包括文本分類、問答和命名實體識別等。