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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

Huggingface模型ELECTRA机器学习模型微调Github开源项目自然语言处理问答系统

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。

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介绍相关项目
primeqa - PrimeQA：多语言问答系统的开源研究和开发平台
GithubPrimeQA信息检索多语言问答开源项目机器阅读理解问题生成
PrimeQA是一个开源平台，帮助研究人员和开发人员训练先进的问答模型。用户可以在PrimeQA上复制NLP会议中的实验，下载预训练模型并应用于自定义数据。该平台支持信息检索、多语言阅读理解、问题生成及检索增强的生成技术。PrimeQA在多个排行榜中名列前茅，整合Transformers工具包以提供强大的问答功能，满足领先的研究和开发需求。
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EduChatGithub华东师范大学对话系统开源项目教育大模型
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ArXivQA - 使用自动化问答系统解读最新ArXiv论文
ArXivGithub开源项目文献分析深度学习自动问答语言模型
该平台提供基于最新ArXiv论文的自动化问答功能，覆盖多模态代理、语言不平衡、开源审查等研究领域。利用自然语言处理技术，快速提取论文关键信息，帮助研究人员高效掌握和应用前沿科研成果。项目由Anthropic支持，使用Claude-2.1 API实现问答功能。
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GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随
WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法，该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本，为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。
modal_finetune_sql - LLaMa 2模型在Text-to-SQL任务上的微调与应用
GithubLLaMaLlamaIndexText-to-SQL开源项目微调数据库
此项目展示了在Text-to-SQL数据集上微调LLaMa 2 7B模型的过程。利用LlamaIndex、Modal和Hugging Face datasets等工具，项目提供了从数据加载到模型微调和推理的完整教程。开发者可以学习如何针对结构化数据库执行自然语言查询，并通过提供的模型权重下载选项，快速构建Text-to-SQL应用。项目涵盖了整个开发流程，为Text-to-SQL应用的实现提供了实用的参考。
MedicalGPT - 优化医疗GPT模型，提升医疗对话系统的响应与精确性
GithubMedicalGPT医患对话医疗大模型开源项目强化学习微调
MedicalGPT项目采用多阶段方法如增量预训练、精细微调及奖励建模强化学习，优化医疗GPT模型，增强医疗对话与问答系统的性能。模型以人类反馈为基础，通过直接偏好优化和强化学习策略，调整生成对话的质量与人类偏好的契合度，提供科学准确的医疗咨询，项目持续接入先进的医疗语言处理技术，应对医疗领域的需求变化。
paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具
GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目
PaperQA是一款轻量级工具，专为从PDF和文本文件中进行问答设计，通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings，支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择，并生成最终答案。PaperQA支持异步操作，兼容多种LLM，并提供多种自定义和扩展选项，如本地向量存储和Zotero数据库集成，是科研人员高效处理文档问答的理想选择。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集，提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调，该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调，提升了模型的架构能力，特别是在零样本任务中表现卓越。
Retrieval-Augmented-Visual-Question-Answering - 细粒度后期交互多模态检索视觉问答系统
FLMRGithub基准测试多模态检索开源项目视觉问答预训练模型
这个项目开发了一个基于细粒度后期交互多模态检索的视觉问答系统。系统在OK-VQA等多个基准数据集上实现了先进的检索和问答性能。它采用模块化架构,包含预训练映射网络、FLMR检索器和BLIP2读取器等关键组件。项目提供完整的代码库,支持训练和评估,并发布了预训练模型和处理后的数据集,便于研究人员进行后续研究。
DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型
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DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。
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