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alana89TabSTAR-v2 classification checkpoint, epoch 17 of `cls50k-active-261004_233909`. Pretrained checkpoint; this file records how it was trained and how it differs from the original TabSTAR (v1). - **Task type**: classification only (separate model per task type) - **Pool**: decontaminated T4 pool `t4_tabstarv1.1_runs_decontamination`, 200,142 classification tables; 50,000 sampled per epoch (`--num_datasets 50000`, `--pool_mode active`) - **Learning rate**: 1e-4, **weight decay**: 1e-3, linear warmup over the first 10% of steps - **Epochs**: 25 planned, early-stopping patience 5 - **Batch size**: 512 global (micro-batch 32, no gradient accumulation) - **Text encoder**: `intfloat/e5-small-v2`, top 6 layers unfrozen, text batch size 1024 - **Finetunability check**: every epoch, 30 minute timeout per check; epoch 17 is among the top finetunability Elo epochs Downstream finetuning (TabArena-Lite) uses the repo defaults, none tuned per checkpoint:
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詳細を見る ↗TabSTAR-v1.1-reg-20261009
alana89TabSTAR-v2 regression checkpoint, epoch 16 of `reg50k-active-261004_233909`. Pretrained checkpoint; this file records how it was trained and how it differs from the original TabSTAR (v1). - **Task type**: regression only (separate model per task type) - **Pool**: decontaminated T4 pool `t4_tabstarv1.1_runs_decontamination`, 200,013 regression tables; 50,000 sampled per epoch (`--num_datasets 50000`, `--pool_mode active`) - **Learning rate**: 1e-4, **weight decay**: 1e-3, linear warmup over the first 10% of steps - **Epochs**: 25 planned, early-stopping patience 5 - **Batch size**: 512 global (micro-batch 32, no gradient accumulation) - **Text encoder**: `intfloat/e5-small-v2`, top 6 layers unfrozen, text batch size 1024 - **Regression head**: dual head, a scalar sub-head plus a distributional sub-head over 200 bins - **Finetunability check**: every epoch, 30 minute timeout per check; epoch 16 had the top finetunability Elo Downstream finetuning (TabArena-Lite) uses the repo defaults, none tuned per checkpoint:
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AlanPonnachanThis is the model card of a 🧨 diffusers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).
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詳細を見る ↗experimental_merge_241026_v2
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AlayaLab**Alaya-EVOKE-Turbo** is a **controllability-optimized** version of Alaya-EVOKE, focusing on camera-motion following and scene/subject instruction adherence. It uses the same architecture and inference workflow: **3 steps, no CFG, 384 × 640 at 24 fps**. Merged Turbo transformer weights, stored in **FP32** to match Evoke. Download the shared base components and depth backend separately: See Evoke for camera control, other inference modes, and long rollouts.
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AlbeRota基础档案已收录，详细介绍后续补充。可先查看厂商、分类与来源。
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albertPretrained model on English language using a masked language modeling (MLM) objective. It was introduced in this paper and first released in this repository. This model, as all ALBERT models, is uncased: it does not make a difference between english and English. Disclaimer: The team releasing ALBERT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. ALBERT is a transformers model pretrained on a large corpus of English data in a self-supervised fashion. This means it was pretrained on the raw texts only, with no humans labelling them in any way (which is why it can use lots of publicly available data) with an automatic process to generate inputs and labels from those texts. More precisely, it was pretrained with two objectives:
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albertPretrained model on English language using a masked language modeling (MLM) objective. It was introduced in this paper and first released in this repository. This model, as all ALBERT models, is uncased: it does not make a difference between english and English. Disclaimer: The team releasing ALBERT did not write a model card for this model so this model card has been written by the Hugging Face team. ALBERT is a transformers model pretrained on a large corpus of English data in a self-supervised fashion. This means it was pretrained on the raw texts only, with no humans labelling them in any way (which is why it can use lots of publicly available data) with an automatic process to generate inputs and labels from those texts. More precisely, it was pretrained with two objectives:
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