Janus-Pro 是一种新颖的自回归框架，统一了多模态理解和生成。

这是一个基于微软Kosmos-2模型微调的多模态模型，专门用于识别宝可梦卡牌中的宝可梦名称。

Yi-Ko-6B是01-ai/Yi模型的进阶版本，通过扩展词汇表并加入韩语/英语语料进行进一步预训练，支持韩英双语文本生成。

巨人120B是通过合并两个经过微调的Llama-2 70B模型创建的自回归因果语言模型，支持对话式任务。

基于分子语言SELFIES构建的大型分子生成模型，可用于从头生成分子或补全部分分子结构。

Salesforce AI Research发布的7B参数大语言模型，支持8K长序列输入，基于Apache-2.0协议开源

MusicGen是一款基于文本描述或音频提示生成高质量音乐样本的文本转音乐模型，采用15亿参数的自回归Transformer架构。

LLaMA是Meta AI开发的高效基础语言模型，提供7B到65B不同参数量级，基于Transformer架构，适用于多种自然语言处理任务。

BioMedLM 2.7B 是一个专门针对生物医学文本训练的 27 亿参数语言模型，在生物医学 NLP 任务中表现出色。

Donut是一种无需OCR的文档理解Transformer模型，结合视觉编码器和文本解码器处理图像到文本的转换

Donut是一种无需OCR的文档理解Transformer模型，由视觉编码器(Swin Transformer)和文本解码器(BART)组成。

s2t-small-librispeech-asr 是一个用于自动语音识别（ASR）的语音到文本转换器（S2T）模型，基于序列到序列的转换器架构。

一个用于自动语音识别(ASR)的语音到文本转换器(S2T)模型

一个用于自动语音识别(ASR)的语音到文本转换器(S2T)模型，基于序列到序列转换器架构

s2t-small-librispeech-asr 是一个用于自动语音识别（ASR）的语音到文本转换器（S2T）模型，基于序列到序列转换器架构。

一个用于自动语音识别（ASR）的语音到文本转换器（S2T）模型，基于序列到序列转换器架构

一个用于自动语音识别(ASR)的端到端序列到序列转换器模型，基于LibriSpeech数据集训练

Boris 是一个基于 GPT-J 架构、拥有60亿参数的自回归语言模型，专注于法语文本处理。

REBEL是一种基于BART的序列到序列模型，用于端到端关系抽取，支持200多种不同关系类型。