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詳細を見る ↗llama2-embedding-1b-8k
mesoliticaTrained on truncated 8k context length, but infer able to scale up to 32k context length. WandB, https://wandb.ai/mesolitica/llama2-embedding-1b?workspace=user-husein-mesolitica
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詳細を見る ↗llama2-embedding-2b-8k-contrastive
mesoliticaWandB report, https://wandb.ai/mesolitica/llama2-embedding-600m-contrastive/reports/Contrastive-embedding-loss--Vmlldzo2MTM4ODE0
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詳細を見る ↗Malaysian-TTS-0.6B-v1
mesoliticaContinue pretraining mesolitica/Malaysian-TTS-0.6B-v0.1 on much consistent dataset, 1. Use DistilCodec as speech detokenizer, output in 24k sample rate. 2. Support context switching between Malay and English. 3. Better pronunciation for letters. 4. Better repetitive tolerance. 1. husein 2. idayu 3. singaporean 4. DisfluencySpeech 5. singlish-speaker2050 6. singlish-speaker2202 7. haqkiem, private dataset.
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詳細を見る ↗Malaysian-TTS-4B-v0.1
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mesolitica1. Distilled from Whisper Large V3 on Malaysian and Science context. 2. Better translation for Malay, Manglish, Mandarin, Tamil and Science context. 3. Word level timestamp, introduced ` ` token, **a new task!** 1. Finetune on mesolitica/Malaysian-STT-Whisper - Revision 267552e0f093068519a816112c2741939d057f48 - WanDB at https://wandb.ai/huseinzol05/malaysian-whisper-large-v3-turbo-v3 2. Stage 2, Annealing on 5% from mesolitica/Malaysian-STT-Whisper and 100% from mesolitica/Malaysian-STT-Whisper-Stage2 - Revision 5f6ca0596f01527ec2d013662cfc168d5f754461 - WanDB at https://wandb.ai/huseinzol05/malaysian-whisper-large-v3-turbo-v3-stage2 1. assembly.mp3
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詳細を見る ↗Trained on 1536 context length, able to translate malay, pasar malay (social media texts or local context), english, manglish, javanese, banjarese and indonesian to target language. It also able to maintain the text structure as it is and only translate necessary texts, eg, programming code. Added more coding translation dataset, noisy b.cari.com.my translation, noisy ChatGPT4 translation and heavy postfilter.
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mesoliticaFinetuned https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-xls-r-300m on https://github.com/huseinzol05/malaya-speech/tree/master/data/mixed-stt **This model trained on a single RTX 3090 Ti 24GB VRAM, provided by https://mesolitica.com/**. Evaluation set from https://github.com/huseinzol05/malaya-speech/tree/master/pretrained-model/prepare-stt with sizes,
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