ESMCタンパク質機能予測器は、進化規模モデル（ESM）に基づくツールで、アミノ酸配列に基づいて遺伝子本体論（GO）を利用してタンパク質の機能を予測できます。このモデルは、UniRef、MGnify、および合同ゲノム研究所のデータベースで事前学習され、AmiGO Boostデータセットで微調整され、タンパク質の分子機能、生物学的プロセス、および細胞内局在を予測できます。

科学計算Tensorboard

OpenCLIP-ViT-L-14モデルをベースに、テスト時レジスタ技術を導入し、モデルの解釈可能性と下流タスクの性能を向上させます。

マルチモーダルTransformers

OpenCLIP - ViT - B - 16アーキテクチャに基づく視覚言語モデルで、テスト時レジスタを導入して内部表現を最適化し、特徴マップのアーチファクト問題を解決します。

マルチモーダルTransformers

このモデルはnlpaueb/legal-bert-base-uncasedをInLegalNERデータセットでファインチューニングしたバージョンで、インドの法律テキストにおける固有表現認識タスク専用です。

自然言語処理Transformers

Fluxモデルをベースに生成されたAmi Dolenzの写真用LoRA。90年代女優スタイルの画像生成に適しています。

マルチモーダルDiffusers

これはApache-2.0ライセンスに基づくオープンソースモデルであり、具体的な情報は追加が必要です

自然言語処理Transformers

Dorna-Llama3-8B-Instructの4ビット量子化版で、ペルシャ語に最適化され、Flash Attention 2技術を統合して推論効率を向上

自然言語処理Transformers多言語

ExHuBERTはHuBERT Largeモデルを拡張・ファインチューニングした音声感情認識モデルで、EmoSet++データセット（37データセット、150,907サンプル）で訓練され、多言語の感情分析をサポートします。

音声処理Transformers多言語

シヴネリ・マラーティー語大規模言語モデル（Shivneri Marathi LLM）は、インドの非英語話者（特にマラーティー語話者）向けに生成AI機能を提供し、マラーティー語と英語のテキスト生成をサポートします。

自然言語処理Transformers多言語

これはPyTorchとDiffusersライブラリに基づく無条件画像生成モデルで、アニメスタイルの顔画像を生成するために特別に設計されています。

コンピュータビジョンDiffusers

拡散モデルベースの無条件アニメ顔生成モデルで、ランダムノイズからアニメ風の顔画像を生成可能

コンピュータビジョンDiffusers

これは画像分類タスク用のモデルで、英語をサポートし、オープンライセンスを採用しています。

コンピュータビジョンTransformers英語

これはdistilhubertをsuperbデータセットで微調整した音声認識モデルで、主に自動音声認識(ASR)タスクに使用されます。

音声処理Transformers

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、カスタム画像データセットで微調整され、評価精度は100%に達しました

コンピュータビジョンTransformers

bert-base-multilingual-casedの簡素化バージョンで、5つの言語（英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、中国語）のみをサポートし、オリジナルより30%小さくなっていますが、これらの言語の表現はオリジナルと同じです。

自然言語処理Jax多言語