采用相对位置嵌入技术的Wav2Vec2-Conformer大型语音识别模型，基于Librispeech 100小时语音数据微调

基于16kHz采样语音音频的Wav2Vec2-Conformer模型，采用相对位置嵌入技术，在960小时Librispeech数据上预训练和微调

该模型是基于TAPAS架构的中型表格问答模型，在WikiTable Questions数据集上微调，适用于表格数据问答任务。

TAPAS是基于BERT架构的表格问答模型，通过自监督方式在维基百科表格数据上预训练，支持对表格内容进行自然语言问答

BEiT是一种基于视觉Transformer的模型，通过自监督学习在ImageNet-21k数据集上预训练，用于图像分类任务。

TAPAS是一个针对表格问答任务优化的微型Transformer模型，通过中间预训练和多数据集链式微调实现表格理解能力

该模型是基于TAPAS架构的迷你版本，专门针对WikiTable Questions (WTQ)数据集进行微调，用于表格问答任务。

该模型是TAPAS的小型版本，专门针对WikiTable Questions数据集进行微调，用于表格问答任务。

TAPAS是一个基于Transformer的表格问答模型，通过自监督学习在维基百科表格数据上预训练，并在WTQ等数据集上微调。

TAPAS是一种基于Transformer的表格问答模型，通过自监督方式在维基百科英文表格数据上预训练，支持表格问答和蕴含判断任务。

基于BERT架构的表格问答模型，通过中间预训练增强数值推理能力，在SQA数据集上微调完成

BEiT是一种基于视觉Transformer（ViT）的图像分类模型，通过自监督方式在ImageNet-22k上预训练并在相同数据集上微调。

BEiT是一种基于视觉Transformer（ViT）的图像分类模型，通过自监督方式在ImageNet-22k上预训练，并在相同数据集上微调。