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opt-125m
text-generationOPT 首次在《开放预训练Transformer语言模型》中被提出，并于2022年5月3日由Meta AI在metaseq的代码库中首次发布。
contriever
该模型采用《Towards Unsupervised Dense Information Retrieval with Contrastive Learning》中描述的方法进行无监督训练。相关GitHub代码仓库可通过以下链接访问：https://github.com/facebookresearch/contriever。
dinov2-base
image-feature-extractionVision Transformer (base-sized model) trained using DINOv2
w2v-bert-2.0
feature-extraction我们正在开源基于Conformer的W2v-BERT 2.0语音编码器，如论文第3.2.1节所述，该编码器是我们Seamless模型的核心。
sam3
mask-generationmask-generation
bart-large-mnli
zero-shot-classificationThis is the checkpoint for bart-large after being trained on the MultiNLI (MNLI) dataset.
dinov2-large
image-feature-extractionVision Transformer (large-sized model) trained using DINOv2
esmfold_v1
ESMFold是一种基于ESM-2骨干网络的最先进的端到端蛋白质折叠模型。它不需要任何查找或多序列比对步骤，因此无需依赖任何外部数据库即可进行预测。这使得其推理速度显著快于AlphaFold。
wav2vec2-base
该基础模型在16kHz采样的语音音频上进行了预训练。使用该模型时，请确保您的语音输入也以16kHz进行采样。
dinov2-small
image-feature-extractionVision Transformer (small-sized model) trained using DINOv2
m2m100_1.2B
M2M100是一个多语言编码器-解码器（序列到序列）模型，专为多对多多语言翻译任务而训练。 该模型首次在本文中提出，并在此仓库中首次发布。