Intern-Decision-0.8B-GGUF
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Intern-Decision-2B-GGUF
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bombdefuser-124GGUF conversion of internlm/Intern-Decision-4B, a multimodal structured-decision model fine-tuned from Qwen3.5-4B. The initial language-model conversions declared 33 transformer blocks while containing 32 tensor blocks. The uploaded FP16 and Q8_0 models correct the conversion metadata to `block_count=32`, `nextn_predict_layers=0`, and 32 recurrent-layer entries. Model tensors are unchanged. This correction is required by current llama.cpp builds. Intern-Decision is a candidate-scoring model rather than a general chat model. Follow the upstream model card's decision-schema prompt format, constrain each field to its allowed single-token answer symbols, and read the candidate probabilities. The upstream calibration temperature is `1.99241824`; it was fitted on BF16 weights, so Q8_0 quantization can change calibration quality.
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bond005This model is a component of the **Pisets** speech-to-text system, presented in the paper Pisets: A Robust Speech Recognition System for Lectures and Interviews. The source code for the **Pisets** system is available on GitHub: bond005/pisets. The Wav2Vec2 model is based on facebook/wav2vec2-large-xlsr-53, fine-tuned in Russian using Sberdevices Golos with audio augmentations like as pitch shift, acceleration/deceleration of sound, reverberation etc.
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詳細を見る ↗The Wav2Vec2 model is based on facebook/wav2vec2-large-xlsr-53, fine-tuned in Russian using Sberdevices Golos with audio augmentations like as pitch shift, acceleration/deceleration of sound, reverberation etc. The 2-gram language model is built on the Russian text corpus obtained from three open sources: - random 10% subset of Taiga - Russian Wikipedia - Russian Wikinews.
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bond005Whisper-Podlodka-Turbo is a new fine-tuned version of a Whisper large-v3-turbo. The main goal of the fine-tuning is to improve the quality of speech recognition and speech translation for Russian and English, as well as reduce the occurrence of hallucinations when processing non-speech audio signals. **Whisper-Podlodka-Turbo** is a new fine-tuned version of Whisper-Large-V3-Turbo, optimized for high-quality Russian speech recognition with proper punctuation + capitalization and enhanced with noise resistance capability. **Whisper-Podlodka-Turbo** is supported in Hugging Face 🤗 Transformers. To run the model, first install the Transformers library. For this example, we'll also install 🤗 Datasets to load toy audio dataset from the Hugging Face Hub, and 🤗 Accelerate to reduce the model loading time:
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詳細を見る ↗DistilWav2Vec2 Adult/Child Speech Classifier is an audio classification model based on the wav2vec 2.0 architecture. This model is a distilled version of wav2vec2-adult-child-cls on a private adult/child speech classification dataset. This model was trained using HuggingFace's PyTorch framework. All training was done on a Tesla P100, provided by Kaggle. Training metrics were logged via Tensorboard. Do consider the biases which came from pre-training datasets that may be carried over into the results of this model.
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bookbotWav2Vec2 LJSpeech Gruut is an automatic speech recognition model based on the wav2vec 2.0 architecture. This model is a fine-tuned version of Wav2Vec2-Base on the LJSpech Phonemes dataset. Instead of being trained to predict sequences of words, this model was trained to predict sequence of phonemes, e.g. `["h", "ɛ", "l", "ˈoʊ", "w", "ˈɚ", "l", "d"]`. Therefore, the model's vocabulary contains the different IPA phonemes found in gruut. This model was trained using HuggingFace's PyTorch framework. All training was done on a Google Cloud Engine VM with a Tesla A100 GPU. All necessary scripts used for training could be found in the Files and versions tab, as well as the Training metrics logged via Tensorboard.
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