# 低資源語言

Latxa是基於Llama-3.1的70B參數巴斯克語大語言模型，經過指令微調和FP8量化，專為巴斯克語優化設計

這是一個基於海地克里奧爾語的文本轉語音模型，基於jsbeaudry/haitian_creole微調而成。

這是一個基於Apache-2.0許可證的越南語文本排序模型，主要用於處理越南語文本的排序任務。

Latxa是基於Llama-3.1架構的巴斯克語指令調優大語言模型，專為巴斯克語優化，在多項基準測試中表現優異。

Sherkala是一款80億參數的哈薩克語優先的多語言大語言模型，由G42旗下Inception與MBZUAI聯合開發，支持哈薩克語、英語、俄語和土耳其語。

基於Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-ar微調的英語到埃及阿拉伯語翻譯模型

基於BERT架構的命名實體識別模型，專門用於識別摩洛哥阿拉伯語(Darija)文本中的人名、地點、機構及其他實體。

基於microsoft/speecht5_tts微調的烏爾都語TTS模型，訓練數據量較小（4200句），商用需重新訓練

基於M2M100微調而成的梵語到英語翻譯模型，訓練數據來自Itihasa數據集，包含梵語史詩的翻譯內容。

這是一個基於Meta的NLLB-200模型微調的機器翻譯模型，專門用於沃洛夫語和法語之間的雙向翻譯任務。

這是一個基於微軟SpeechT5模型微調的丹麥語文本轉語音模型，專注于丹麥語語音合成。

仙都（Cendol）是一個開源的、針對印尼語進行微調的生成式大語言模型集合，涵蓋多種架構和參數規模。

基於T5-small微調的梵語-英語翻譯模型，在itihasa數據集上訓練

Meta公司開發的提格里尼亞語文本轉語音模型，基於VITS架構，支持高質量語音合成

Meta公司開發的豐語文本轉語音模型，基於VITS架構，支持將豐語文本轉換為自然語音

這是一個用於將孟加拉語翻譯成英語的序列到序列模型。

LatinBERT 是一個基於 BERT 架構的拉丁語預訓練語言模型

這是一個基於Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar微調的英語到阿拉伯語翻譯模型，在12萬條數據集上訓練，Bleu分數為20.6264。

基於mT5-base架構的匈牙利語抽象摘要模型，在HunSum-1數據集上訓練

基於IndoBERT微調的印尼語問答模型，在SQuAD2.0數據集上訓練

這是一個針對科普特語的MicroBERT模型，通過掩碼語言建模和XPOS標註的監督進行預訓練。

一個支持超過100種語言和文字的多語言處理模型，涵蓋全球主要語系和文字系統。

基於Roberta架構訓練的阿姆哈拉語語言模型，適用於多種自然語言處理任務。

這是一個用於從西斯拉夫語族(zlw)翻譯至英語(en)的神經機器翻譯模型，隸屬於OPUS-MT項目。

基於wav2vec2-large-xls-r-300m架構的烏爾都語語音識別模型，在common_voice數據集上微調

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice數據集對愛爾蘭語進行了微調的語音識別模型。

這是一個專注於茨瓦納語的掩碼語言模型，旨在提升南非低資源語言在NLP領域的性能表現。

這是一個基於GPT2架構的蒙古語文本生成模型，旨在生成通順的蒙古語文本。

基於mT5-base模型微調的僧伽羅語-英語雙向翻譯模型

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice數據集對立陶宛語進行微調的自動語音識別模型。

Zabanshenas 是一種基於 Transformer 的解決方案，用於識別書面文檔/文本最可能的語言。

這是一個用於高棉語自動語音識別（ASR）的基線模型，旨在為高棉語語音識別任務提供基礎支持。

基於facebook/wav2vec2-base在common_language數據集上微調的語音語言識別模型

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型，使用Common Voice數據集對蒙古語進行微調的自動語音識別模型。

這是一個基於wav2vec2架構的小型隨機魯棒性模型，在MOZILLA-FOUNDATION/COMMON_VOICE_7_0 - AB數據集上進行了微調，用於自動語音識別任務。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-1b在Common Voice 8楚瓦什語數據集上微調的自動語音識別模型

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53模型微調的旁遮普語自動語音識別模型，支持16kHz採樣率輸入。

這是一個基於Wav2Vec2架構的卡爾梅克語自動語音識別模型，經過預訓練和微調，支持卡爾梅克語語音轉文本任務。

該模型是基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在通用語音數據集上微調的版本，支持瓜拉尼語語音識別。

基於Transformer架構的法語到斐濟語機器翻譯模型，由Helsinki-NLP團隊開發