# 高精度微调

Qwen3-14B-ft-limo模型的多种量化版本，使用llama.cpp的imatrix选项生成，适用于不同性能和存储需求

这是一个自动生成的transformers模型卡片，缺少具体模型信息。

这是一个在Hugging Face Hub上发布的transformers模型，具体信息待补充。

基于microsoft/deberta-v3-large微调的新闻标题多类别分类模型，支持7个新闻类别分类。

基于facebook/w2v-bert-2.0微调的豪萨语语音识别模型，在500小时豪萨语数据上训练，词错误率7.47%

基于ModernBERT-large微调的自然语言推理模型，专门用于零样本分类任务

PaliGemma 2是一款视觉语言模型（VLM），结合了Gemma 2模型的能力，能够同时处理图像和文本输入，并生成文本输出，支持多种语言。适用于图像和短视频字幕、视觉问答、文本阅读、目标检测和目标分割等多种视觉语言任务。

PaliGemma 2是一款多模态视觉语言模型，结合图像和文本输入生成文本输出，支持多语言，适用于多种视觉语言任务。

基于VideoMAE基础模型微调的视频分析模型，专注于自闭症谱系障碍(ASD)相关的眼神接触识别任务

一个基于660万句对和命名实体微调的葡萄牙语文本处理模型，专注于自然语言理解与生成任务。

基于660万对句子和命名实体进行微调的模型

这是一个已发布在Hugging Face Hub上的transformers模型，具体功能和特性待补充。

基于microsoft/deberta-v3-large微调的模型，用于评估任务，具体任务类型未知

基于microsoft/deberta-large微调的模型，用于特定任务处理

DeBERTa V2 XXLarge是微软推出的增强型自然语言理解模型，通过解耦注意力机制和增强型掩码解码器改进BERT架构，在多项NLP任务上达到SOTA性能。

BibliBERT是基于意大利语预训练模型dbmdz/bert-base-italian-xxl-cased微调的版本，主要用于掩码语言建模任务。

基于DistilBERT的轻量级模型，针对仇恨言论和冒犯性语言检测任务进行了微调

基于microsoft/deberta-v3-large模型在SST-2数据集上微调的情感分析模型

基于microsoft/deberta-v3-large模型在SST-2数据集上微调的情感分析模型

基于microsoft/deberta-v3-large微调的文本分类模型，在SST-2数据集上进行训练