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多轮微调
Sinhala Ocr Model V3
该模型是基于Ransaka/sinhala-ocr-model微调的僧伽罗语OCR模型，主要用于识别僧伽罗语文本。
文字识别
Transformers
S
Ransaka
213
2
Mbart Large 50 En Es Translation Lr 1e 05 Weight Decay 0.001
MIT
基于facebook/mbart-large-50微调的英语-西班牙语翻译模型，在评估集上达到45.03的BLEU分数。
机器翻译
Transformers
M
DrishtiSharma
17
0
Longt5 Base Global Mediasum
基于google/long-t5-tglobal-base微调的文本摘要模型，在XSum和CNN/DailyMail数据集上表现良好。
文本生成
Transformers
L
nbroad
19
0
T5 Grammar Corruption
Apache-2.0
基于t5-base模型微调的语法纠错模型，用于文本语法错误检测与修正
机器翻译
Transformers
T
juancavallotti
19
1
Wav2vec2 Large Xls R 300m Turkish Colab Common Voice 8 5
Apache-2.0
这是一个基于wav2vec2架构的土耳其语语音识别模型，在Common Voice数据集上微调，词错误率(WER)为0.3634。
语音识别
Transformers
W
husnu
22
0
Nick Asr V2
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。
语音识别
Transformers
N
ntoldalagi
18
0
Ascend
ascend是基于GleamEyeBeast/ascend微调的模型，主要用于语音识别任务，在评估集上取得了词错误率0.6412和字符错误率0.2428的性能。
大型语言模型
Transformers
A
GleamEyeBeast
17
0
Wav2vec2 Base Checkpoint 10
Apache-2.0
基于wav2vec2-base-checkpoint-9在common_voice数据集上微调的语音识别模型，在评估集上词错误率为0.3292
语音识别
Transformers
W
jiobiala24
16
0
Wav2vec2 Base Checkpoint 12
Apache-2.0
该模型是基于wav2vec2-base-checkpoint-11.1在common_voice数据集上微调的版本，主要用于语音识别任务。
语音识别
Transformers
W
jiobiala24
16
0
Common7
该模型是基于Mozilla Common Voice 7.0波斯语数据集微调的自动语音识别(ASR)模型，专门用于波斯语语音转文本任务。
语音识别
Transformers
其他
C
ghofrani
23
0
Wav2vec2 Xls R 300m Bangla Command Word Combination Synthetic
Apache-2.0
基于facebook/wav2vec2-xls-r-300m微调的孟加拉语语音识别模型，专注于指令词识别
语音识别
Transformers
W
sshasnain
15
0
Xls R 1b Fa Cv8
基于波斯语通用语音数据集微调的自动语音识别模型
语音识别
Transformers
其他
X
ghofrani
27
2
Deberta V3 Base Goemotions
MIT
基于microsoft/deberta-v3-base微调的文本情感分类模型，在未知数据集上训练，评估F1分数为0.4468
文本分类
Transformers
D
mrm8488
81
1
Wav2vec2 Base Checkpoint 5
Apache-2.0
该模型是基于wav2vec2-base-checkpoint-4在common_voice数据集上微调的语音识别模型，支持自动语音识别(ASR)任务。
语音识别
Transformers
W
jiobiala24
16
0
V3 Large Mnli
MIT
基于DeBERTa-v3-large微调的MNLI任务模型，在GLUE MNLI评估集上达到91.75%准确率
文本分类
Transformers
英语
V
NDugar
61
1