# 线性学习率调度

本模型是基于 facebook/dinov2-large 的微调版本，在特定任务上进行了优化训练。

基于Whisper架构的自动语音识别模型，针对特定语言或方言进行了微调

基于ModernBERT-base微调的模型，在评估集上F1分数为0.3833

基于t5-small微调的文本摘要生成模型，在金融新闻领域表现良好

该模型是基于Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en微调的阿拉伯语到英语翻译模型，在评估集上取得了54.65的BLEU分数。

基于facebook/hubert-large-ls960-ft微调的语音识别模型，在LibriSpeech数据集上训练

基于BART架构的大型德语文本处理模型，适用于多种自然语言处理任务

该模型是基于Alt4nsuh/long_promt-finetuned-first微调的版本，适用于处理长文本提示任务。

基于microsoft/biogpt微调的生物医学命名实体识别模型

该模型是在bert-base-uncased基础上进行微调的版本，专注于提升特定任务的召回率表现

基于未知数据集微调的生成模型，具体训练数据和用途信息缺失

基于Transformers库微调的语言模型，具体训练数据集未明确说明

基于microsoft/speecht5_tts微调的文本转语音模型

基于google-t5/t5-small微调的新闻摘要生成模型，支持生成新闻文本的简洁摘要。

基于未知数据集微调的语言模型，训练过程中使用了Transformers库

该模型是基于FacebookAI的roberta-base在Webi-CPC-11数据集上微调的版本，主要用于文本分类任务，在评估集上取得了84.32%的准确率。

基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型，在特定任务上进行了训练。

基于microsoft/speecht5_tts模型在voxpopuli数据集上微调的文本转语音模型

该模型是基于ModernBERT-base在未知数据集上微调的版本，具体用途和性能待补充

这是基于facebook/wav2vec2-base微调的音频处理模型，主要用于语音相关任务

基于bert-base-multilingual-cased微调的模型，在评估集上准确率达到99.93%

基于Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar微调的英阿翻译模型，在评估集上取得29.991的BLEU分数

基于BERT-base的微调模型，用于文本分类任务，在评估集上F1分数达到0.9313

基于ModernBERT-base微调的金融新闻情感分析模型，在评估集上F1分数达0.9765

本模型是在通用语音数据集上对Whisper Base进行微调后的版本，专门适配乌兹别克语（uz）的语音识别任务。

基于Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar微调的英语-阿拉伯语翻译模型，特别针对埃及方言优化

基于Microsoft SpeechT5的乌兹别克语语音合成模型，在未知数据集上微调

基于Helsinki-NLP/opus-mt-ar-en在kde4数据集上微调的阿拉伯语到英语翻译模型

该模型是基于microsoft/speecht5_tts在common_voice_17_0数据集的印地语验证集上微调得到的语音合成模型。

基于openai/whisper-tiny微调的音频分类模型，在特定数据集上达到87%准确率

基于openai/whisper-tiny微调的音频分类模型，在评估集上准确率达到87%

基于google/mt5-large在捷克语指代消解任务上微调的模型，验证损失为0.0179

基于Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct微调的奖励模型，用于评估和优化生成内容的质量

基于SwinV2架构的图像方向矫正模型，用于自动检测和修正图像方向

基于openai/whisper-small微调的库尔德语索拉尼方言语音识别模型

该模型是基于facebook/bart-large-cnn微调的文本摘要模型，擅长法律文本的摘要生成任务。

该模型是基于openai/clip-vit-large-patch14-336微调的版本，主要用于图像-文本匹配任务。

基于RobBERT-v2荷兰语基础模型微调的情感支配力分析模型

该模型是基于RobBERT v2荷兰语基础模型在情感分析任务上微调的版本，主要用于荷兰语文本的情感分类。

基于microsoft/wavLM-base微调的语音处理模型，在评估集上准确率达99.62%