基于XLM-RoBERTa-base模型在xtreme数据集上微调的法语标记分类模型

该模型是基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m在common_voice斯洛文尼亚语数据集上微调的语音识别模型，词错误率为0.3271。

该模型是基于Facebook的wav2vec2-xls-r-300m模型，在common_voice土耳其语数据集上微调的语音识别模型。

基于mbart-large-50模型在阿拉伯语wiki_lingua数据集上微调的文本摘要生成模型

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m微调的芬兰语自动语音识别模型，使用275.6小时芬兰语标注数据训练，支持与KenLM语言模型配合使用。

基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m针对芬兰语自动语音识别任务微调的声学模型，使用275.6小时芬兰语标注语音数据训练

基于mbart架构微调的荷兰语新闻摘要生成模型，由ml6team开发

基于Wav2Vec2架构的泰米尔语自动语音识别模型，由Harveen Chadha开发，在4200小时印地语数据上微调

基于CLSRIL-23多语言预训练模型微调的旁遮普语自动语音识别模型，支持16kHz采样率的语音输入。