# 線性學習率調度

本模型是基於 facebook/dinov2-large 的微調版本，在特定任務上進行了優化訓練。

基於Whisper架構的自動語音識別模型，針對特定語言或方言進行了微調

基於ModernBERT-base微調的模型，在評估集上F1分數為0.3833

基於t5-small微調的文本摘要生成模型，在金融新聞領域表現良好

該模型是基於Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en微調的阿拉伯語到英語翻譯模型，在評估集上取得了54.65的BLEU分數。

基於BART架構的大型德語文本處理模型，適用於多種自然語言處理任務

基於facebook/hubert-large-ls960-ft微調的語音識別模型，在LibriSpeech數據集上訓練

該模型是基於Alt4nsuh/long_promt-finetuned-first微調的版本，適用於處理長文本提示任務。

基於microsoft/biogpt微調的生物醫學命名實體識別模型

該模型是在bert-base-uncased基礎上進行微調的版本，專注於提升特定任務的召回率表現

基於未知數據集微調的生成模型，具體訓練數據和用途信息缺失

基於Transformers庫微調的語言模型，具體訓練數據集未明確說明

基於microsoft/speecht5_tts微調的文本轉語音模型

基於google-t5/t5-small微調的新聞摘要生成模型，支持生成新聞文本的簡潔摘要。

基於未知數據集微調的語言模型，訓練過程中使用了Transformers庫

該模型是基於FacebookAI的roberta-base在Webi-CPC-11數據集上微調的版本，主要用於文本分類任務，在評估集上取得了84.32%的準確率。

基於distilbert-base-uncased微調的文本分類模型，在特定任務上進行了訓練。

基於microsoft/speecht5_tts模型在voxpopuli數據集上微調的文本轉語音模型

該模型是基於ModernBERT-base在未知數據集上微調的版本，具體用途和性能待補充

這是基於facebook/wav2vec2-base微調的音頻處理模型，主要用於語音相關任務

基於bert-base-multilingual-cased微調的模型，在評估集上準確率達到99.93%

基於Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar微調的英阿翻譯模型，在評估集上取得29.991的BLEU分數

基於BERT-base的微調模型，用於文本分類任務，在評估集上F1分數達到0.9313

基於ModernBERT-base微調的金融新聞情感分析模型，在評估集上F1分數達0.9765

本模型是在通用語音數據集上對Whisper Base進行微調後的版本，專門適配烏茲別克語（uz）的語音識別任務。

基於Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar微調的英語-阿拉伯語翻譯模型，特別針對埃及方言優化

基於Microsoft SpeechT5的烏茲別克語語音合成模型，在未知數據集上微調

基於Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en在kde4數據集上微調的阿拉伯語到英語翻譯模型

該模型是基於microsoft/speecht5_tts在common_voice_17_0數據集的印地語驗證集上微調得到的語音合成模型。

基於openai/whisper-tiny微調的音頻分類模型，在特定數據集上達到87%準確率

基於openai/whisper-tiny微調的音頻分類模型，在評估集上準確率達到87%

基於google/mt5-large在捷克語指代消解任務上微調的模型，驗證損失為0.0179

基於Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct微調的獎勵模型，用於評估和優化生成內容的質量

基於SwinV2架構的圖像方向矯正模型，用於自動檢測和修正圖像方向

基於openai/whisper-small微調的庫爾德語索拉尼方言語音識別模型

該模型是基於facebook/bart-large-cnn微調的文本摘要模型，擅長法律文本的摘要生成任務。

該模型是基於openai/clip-vit-large-patch14-336微調的版本，主要用於圖像-文本匹配任務。

基於RobBERT-v2荷蘭語基礎模型微調的情感支配力分析模型

該模型是基於RobBERT v2荷蘭語基礎模型在情感分析任務上微調的版本，主要用於荷蘭語文本的情感分類。

基於microsoft/wavLM-base微調的語音處理模型，在評估集上準確率達99.62%