AraBERTv0.2-base — арабская BERT-модель для предсказания пропущенных токенов и адаптации к задачам понимания арабского языка.
Подходит для: заполнение пропусков в арабских предложениях · подготовка арабских текстов для дальнейшего дообучения · адаптация к анализу тональности арабских отзывов
AIN — арабско-английская мультимодальная модель MBZUAI для ответов на вопросы по изображениям, OCR и визуального анализа.
Подходит для: распознавание арабского и английского текста на изображениях · извлечение и понимание сведений из документов и таблиц · ответы на вопросы по медицинским изображениям
ALBERTIR — индонезийская BERT-модель, дообученная на переводах Корана и хадисов для заполнения пропусков и анализа исламских текстов.
Подходит для: Заполнение пропусков в индонезийских переводах Корана · Заполнение пропусков в текстах хадисов · Семантическое сопоставление индонезийских исламских текстов
AraBERT — арабская модель на базе BERT для заполнения пропусков и адаптации к задачам понимания арабского текста.
Подходит для: восстановление замаскированных слов в арабском тексте · дообучение для анализа тональности арабских отзывов · дообучение для распознавания именованных сущностей на арабском языке
Компактная модель VITS проекта MMS, синтезирующая речь на языке абиджи из текста.
Подходит для: озвучивание текстов на абиджи · создание голосовых интерфейсов на абиджи · генерация речевых данных для приложений на абиджи
Дообученная англоязычная BERT-модель для классификации текстовых последовательностей.
Подходит для: Классификация англоязычных текстов по заданным категориям · Присвоение меток коротким текстовым сообщениям · Классификация предложений в прикладном NLP-конвейере
Дообученная на коранической рецитации модель Whisper Small для распознавания арабской речи и транскрибирования чтения Корана.
Подходит для: транскрибирование аудиозаписей чтения Корана · распознавание арабской коранической рецитации · подготовка расшифровок для учебных материалов по чтению Корана
Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для генерации текста по текстовому запросу.
Подходит для: генерация текста по текстовой инструкции · преобразование текста в текст
Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для генерации текста по текстовому входу.
Подходит для: генерация текста по текстовому запросу · преобразование текста в текст в прикладных задачах после настройки · эксперименты с дообучением моделей T5
Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для преобразования текста в текст с нераскрытым назначением обучения.
Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для преобразования текста в текст с нераскрытым назначением обучения.
Подходит для: генерация текста по текстовому запросу · преобразование одного текста в другой формат · эксперименты с дообучением T5
Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для преобразования текста в текст с нераскрытым назначением обучения.
Подходит для: Преобразование текста в текст в приложениях на базе T5 · Экспериментальная оценка модели на собственной задаче генерации текста
Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для преобразования текста в текст с нераскрытым назначением обучения.
Подходит для: Преобразование текста в текст в соответствии с задачей дообучения
Дообученная на базе IndoT5-base модель T5 для задач преобразования текста, назначение дообучения которой не раскрыто.
Подходит для: генерация текста по текстовому запросу · эксперименты с задачами text-to-text на индонезийском языке · оценка дообученной модели T5 на собственных текстовых данных
Дообученная модель T5 на 123,8 млн параметров для генерации текста по текстовому входу.
Подходит для: генерация текста по текстовой инструкции · преобразование текста в текст · эксперименты с дообучением T5
Дообученная DeBERTa V3 Large для классификации текстовых последовательностей.
Подходит для: Классификация текстовых сообщений по категориям · Разметка текстовых последовательностей заданными классами · Оценка тональности текста при соответствующем наборе классов