nick_asr_v2 是一个自动语音识别(ASR)模型，基于未知数据集微调，在评估集上取得了1.4562的损失值，0.6422的词错误率和0.2409的字符错误率。
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发布时间 : 4/5/2022
模型简介
该模型是一个自动语音识别模型，主要用于将语音转换为文本。
模型特点
低字符错误率
在评估集上取得了0.2409的字符错误率，表现良好。
优化的训练参数
使用了Adam优化器和线性学习率调度器进行训练。
模型能力
语音转文本
自动语音识别
使用案例
语音转录
会议记录
将会议录音转换为文本记录
字幕生成
为视频内容生成字幕
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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