nanoVLM 是一款极简轻量级的视觉语言模型（VLM），专为高效训练和实验而设计。

基于google/flan-t5-base模型在对话摘要任务上的微调版本，使用PEFT方法进行参数高效微调

基于microsoft/speecht5_tts微调的语音合成模型，支持文本转语音任务

基于microsoft/speecht5_tts微调的文本转语音模型

Orpheus 3B TTS模型针对孟加拉语的微调版本，使用955个音频样本训练，适合实验性孟加拉语语音合成

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。

一个基于VITS架构的泰语女性语音文本转语音(TTS)模型，支持高质量的泰语语音合成。

由Algomatic团队开发的多语言BERT模型，支持填充掩码任务，具有8192的上下文长度和151,680的词汇量。

AuroraCap是一个用于图像和视频字幕的多模态大语言模型，专注于高效和详细的视频字幕生成。

Shuka v1 是一款原生支持印度语言音频理解的语言模型，结合自主研发的音频编码器和Llama3-8B-Instruct解码器，支持多语言零样本问答任务。

基于SmolLM-135M的微型语言模型升级版，参数规模0.18B，适用于训练场景，具有优异的推理速度和连贯性表现

这是一个基于facebook/musicgen-melody模型在微型朋克数据集上微调的文本转音频模型

基于facebook/musicgen-melody微调的LoRA模型，专注于生成朋克风格音乐

BitNet b1.58 3B是一种1位量化的大型语言模型，使用RedPajama数据集训练了1000亿token，在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。

该模型是在samsum数据集上对google/pegasus-cnn_dailymail进行微调的版本，主要用于文本摘要任务。

基于Mistral 7B模型缩减至2.48亿参数的语言模型，专为文本生成任务设计，适用于下游任务微调。

Gugugo-koen-7B-V1.1 是一个基于 Llama-2-ko-7b 的韩英互译模型，专门用于韩语和英语之间的高质量翻译任务。

这是一个小型GPT-2模型，在TinyStories V2数据集上预训练，具有3M可训练参数，表现出良好的文本生成连贯性。

基于ProsusAI/finbert微调的金融新闻情感分析模型，用于预测新闻情感倾向（买入/中性/卖出）

基于facebook/wav2vec2-base微调的音频分类模型，用于识别音乐流派

一个基于文本或图像数据进行性别分类的模型，具体训练数据未指定。

基于TinyStories数据集训练的33M参数小型语言模型，专为生成儿童故事设计

TinyStories-1M 是一个基于 TinyStories 数据集训练的小型语言模型，专门设计用于生成适合儿童阅读的简单故事。

基于GPT-2架构的124M参数语言模型，在2.23B token的多样化数据上微调，具备改进的文本生成能力

基于Librispeech-clean-100数据集微调的性别识别模型，在测试集上F1分数达0.9993

该模型是基于facebook/wav2vec2-base在superb数据集上微调的音频分类模型，在评估集上取得了0.6578的准确率。

Tiny ImageNet 是一个小型图像分类数据集，用于计算机视觉任务的基准测试和模型训练。

开源的中文对话式大语言模型，采用指令微调技术优化，专注于中华文化相关任务，参数量1.4B/2.6B

基于OpenAI的whisper-large-v2模型在日语CommonVoice数据集上微调的语音识别模型，训练5000步，词错误率0.7449

基于google/mt5-small微调的文本摘要生成模型，支持多语言文本摘要任务。

基于GPT-2微调的文本摘要生成模型

基于Google的ViT基础模型在图像文件夹数据集上微调的视觉Transformer模型

该模型是基于timm/resnet18.a1_in1k在beans数据集上微调的图像分类模型，准确率为69.17%。

基于Diffusers库训练的稳定扩散模型，使用OnePiece动漫相关数据集进行训练

该模型是基于facebook/bart-base在squad数据集上微调的版本，适用于问答任务。

这是一个基于wav2vec架构的语音处理测试模型，具体用途和训练数据未明确说明。

这是一个自动生成的测试模型，主要用于演示和实验目的。

基于ALBERT预训练模型微调的繁体中文情感分类模型，支持负面(0)和正面(1)两种情感分类。

基于facebook/wav2vec2-base模型微调的语音识别模型，适用于TIMIT数据集

这是一个基于T5-small架构的序列到序列模型，专门用于将印地英语混合文本(hi_en)翻译为标准英语(en)。