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electra_large_discriminator_squad2_512

ELECTRA大型判别器模型在SQuAD2.0数据集上的问答系统微调

electra_large_discriminator_squad2_512是基于ELECTRA大型判别器模型在SQuAD2.0数据集上微调的问答系统。该模型在精确匹配和F1分数上分别达到87.10%和89.98%。它使用PyTorch和Transformers库实现,最大序列长度为512,经3轮训练后展现出优秀的问答性能。该项目还提供了详细的训练脚本和系统环境信息,便于其他研究者复现和改进。

dpr-ctx_encoder-multiset-base - 基于BERT的开放域问答上下文编码模型
BERTDPRGithubHuggingface信息检索开源项目文本编码模型问答系统
该模型采用BERT架构,经由Natural Questions、TriviaQA等多个数据集训练而成。它能将文本段落高效编码为低维向量,是实现开放域问答的关键技术。作为密集段落检索(DPR)系统的重要组成部分,该模型在多个问答基准上取得了优异成绩,推动了开放域问答技术的发展。
multi-qa-distilbert-cos-v1 - 基于215M问答对训练的高性能语义搜索模型
GithubHuggingfacesentence-transformers多任务学习开源项目模型自然语言处理语义搜索问答系统
multi-qa-distilbert-cos-v1是一个基于sentence-transformers的语义搜索模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型利用WikiAnswers、PAQ和Stack Exchange等多个数据集中的215M个问答对进行训练,可高效编码查询和文档并计算相似度。这使其成为实现准确语义搜索的理想选择,适用于各类信息检索任务。
tapas-large-finetuned-wtq - TAPAS大型表格问答模型实现精准查询和复杂推理
GithubHuggingfaceTAPASWikiTable Questions开源项目模型深度学习自然语言处理表格问答
TAPAS-large-finetuned-wtq是一个基于TAPAS架构的大型表格问答模型。该模型在WikiTable Questions数据集上微调,采用相对位置编码,支持复杂表格查询和推理。经过MLM和中间预训练,模型在SQA、WikiSQL和WTQ数据集上进行链式微调,在WTQ开发集达到50.97%的准确率。模型能够高效处理与表格相关的复杂问题,提供准确的表格信息提取功能。
question_extractor - 自动从文本数据中提取问答对的开源项目
GithubOpenAI APIQuestion Extractor大语言模型开源项目文档处理问答对生成
question_extractor是一个开源项目,能够自动从文本数据中提取问答对。它利用ChatGPT处理大量文档,快速生成可用于训练语言模型的数据集。该项目支持并行处理,可以有效处理长文本,适用于各种文档类型。对于需要构建专业领域问答数据集的研究人员和开发者,question_extractor提供了一个高效、自动化的解决方案。
deberta-v3-large_boolq - DeBERTa-v3-large模型在真假问答任务中实现88.35%准确率
DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型模型微调自然语言处理
本项目基于DeBERTa-v3-large模型,在boolq数据集上进行微调,专注于真假问答分类任务。模型在评估集上达到88.35%的准确率,可处理多样化的真假问题。支持批量处理问题-上下文对,输出每个问题的真假概率。为自然语言处理和问答系统研究提供了有力支持。
deberta-v3-xsmall - 轻量级高性能自然语言处理模型
DeBERTaGithubHuggingface开源项目微软机器学习模型自然语言处理预训练模型
DeBERTa-v3-xsmall是一个参数量仅为2200万的轻量级自然语言处理模型。该模型采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术,在SQuAD 2.0和MNLI等任务上表现出色。它在保持高效性的同时,显著提升了下游任务性能,适用于资源受限的自然语言理解应用场景。
SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0 - 高效小巧的大型语言模型在多项NLP任务中超越更大规模对手
GithubHuggingfaceSOLAR-10.7B单轮对话大语言模型开源项目指令微调模型深度扩展
SOLAR-10.7B是一个参数量为10.7B的大型语言模型,通过创新的深度上扩展方法开发。该模型在多项自然语言处理任务中表现出色,经常超越参数量更大的模型。SOLAR-10.7B采用了监督微调和直接偏好优化等先进技术进行指令微调,展现出优秀的性能、鲁棒性和适应性,为进一步微调提供了良好基础。
quora-distilroberta-base - 客观识别Quora问题重复性的开源模型
Cross-EncoderGithubHuggingfaceQuora Duplicate QuestionsQuora数据集开源项目模型模型训练相似性检测
该模型基于SentenceTransformers的Cross-Encoder类进行训练,旨在用于检测Quora问题的重复性。通过比较成对问题,模型将输出0到1之间的分数以判断问题是否重复。需注意,该模型不适合判断问题相似度,如“如何学习Java”和“如何学习Python”将获得较低分。用户可以通过sentence_transformers或Transformers的AutoModel类使用此预训练模型。
pipeline-as-repo - 项目目标与方法:优化问答系统的性能
DynabenchGithubHuggingfaceQuiz Bowl学术竞赛对抗性问题开源项目模型自然语言处理
该项目旨在通过问答挑战赛提升问答系统的回答准确性,参与者将开发和提交模型,目标是依据模型准确性获得高排名。项目内容包括评估模型、编写对抗性问题,以及提交符合要求的系统。项目推行过程中还包含进度报告、时间线调整及任务分配的更新。
roberta-base-bne-finetuned-msmarco-qa-es-mnrl-mn - 西班牙语语义搜索和问答优化模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度开源项目模型自然语言处理西班牙语语义搜索
该模型是基于roberta-base-bne进行微调,专为西班牙语问答场景优化。通过将句子和段落转换为768维的密集向量空间,适用于语义搜索和文本聚类等任务。使用MS-MARCO数据集的西班牙语翻译版进行训练,尤其适合处理西班牙语问题。输入文本超过512个词片段时会自动截断,旨在提供精确的问答性能。
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