このモデルは、OpenAI Whisper-smallをベースにラテン語で微調整された自動音声認識モデルです。67時間のラテン語オーディオデータを使用して訓練され、文字誤り率（CER）は20で、ラテン語の音声をテキストに変換するタスクをサポートしています。

音声処理Safetensorsその他

このモデルはmicrosoft/speech-t5の微調整バージョンで、ラテン語に特化して最適化された訓練を行っています。Vox Classicaデータセットの67時間分のラテン語音声データを使用して訓練され、高品質なラテン語テキストを音声に変換する機能を実現できます。

音声処理Safetensorsその他

DeepSeek - R1 - 0528 671Bモデルの4ビットAWQ量子化バージョンで、ハイエンドGPUノードでの使用に適しています。

自然言語処理Transformers

ProofGPT-v0.1 はGPT-NeoXアーキテクチャを基にした67億パラメータの言語モデルで、proof-pileデータセットから訓練されました。

自然言語処理Transformers英語

67億パラメータのAIモデルで、コード理解と物語の可視化に特化し、Mermaid JS構文の知識グラフやフローチャートの生成に優れています

自然言語処理Transformers

英語MPT7bモデルを基に継続事前学習した大規模チェコ語モデルで、トレーニングデータは2720億トークンに達し、チェコ語トークナイザーを使用して約670億トークンの大規模チェコ語コーパスで事前学習済み

自然言語処理Ggufその他

MCG-NJU/videomae-baseモデルを未知のデータセットで微調整した動画理解モデル、精度67.13%達成

コンピュータビジョンTransformers

LLaMA-MoE-v1-3.5B (4/16) は、LLaMA-2アーキテクチャに基づくハイブリッドエキスパート（MoE）モデルで、16個のエキスパートネットワークから4個を活性化します。総パラメータ数は67億、活性化パラメータ数は35億です。このモデルは持続的事前学習によって得られ、命令微調整は行われていないため、チャットボットとして使用するには適していません。

自然言語処理Transformers英語

Openbuddy Deepseek 67B V15 BaseのGGUF量子化バージョンで、多言語テキスト生成タスクをサポートし、さまざまな量子化レベルを提供して異なるハードウェア要件に対応します。

自然言語処理Transformers多言語

DeepSeek LLM 67B Chat AWQは、DeepSeekの670億パラメータの大規模言語モデルに基づく4ビット量子化バージョンで、AWQ（Activation-aware Weight Quantization）技術を用いて最適化されており、高品質を維持しながら推論速度を大幅に向上させ、中英語の対話タスクをサポートします。

自然言語処理Transformers

Galacticaアーキテクチャに基づく67億パラメータの大規模言語モデルで、文章執筆タスクに特化しており、オープン大規模言語モデルランキングで平均スコア37.75を獲得しています。

自然言語処理Transformers

Phind-CodeLlama-34B-v1はCodeLlama-34Bをベースに微調整された高性能なコード生成モデルで、HumanEvalデータセットで67.6%のpass@1スコアを達成し、GPT-4の性能を上回っています。このモデルは厳格なデータ汚染除去処理を経ており、訓練が効率的で結果が信頼できます。

自然言語処理Transformers

PULI GPT-3SXは67億パラメータを持つハンガリー語GPT-NeoXモデルで、NYTKによって訓練され、ハンガリー語テキスト生成タスクをサポートします。

自然言語処理Transformersその他

JASMINEは少数ショット学習向けのアラビア語GPTモデルシリーズで、パラメータ数は3億から67億まであり、事前学習データ規模は235GBのテキストです。

自然言語処理Transformers

これはレアボトルのブランドを識別する画像分類モデルで、精度は67.7%です。

コンピュータビジョンTransformers

これは、Artetxeらの論文『Efficient Large Scale Language Modeling with Mixtures of Experts』におけるオリジナルの密集型67億パラメータモデルのHugging Face transformers適合バージョンです。

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