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dpr-reader-single-nq-base

基于自然问题数据集的开放域问答工具

dpr-reader-single-nq-base是Facebook Research开发的开放域问答模型,训练于自然问题数据集。利用Dense Passage Retrieval框架,该模型能够快速准确地检索并回答大规模文字语料中的问答任务,灵活应用于多种场景。需注意模型可能存在的偏见和局限性。

bros-base-uncased - 整合文本布局的文档信息提取预训练语言模型
BROSGithubHuggingface光学字符识别开源项目文本布局分析文档信息提取模型预训练语言模型
BROS是一种创新的预训练语言模型,结合了文本内容和空间布局信息,以提升文档关键信息提取的效果。该模型能够处理OCR识别后的文本和边界框数据,适用于多种文档分析任务,例如从收据中提取商品清单。BROS提供base和large两种规模的模型,参数量分别约为110M和340M。这一开源项目已在Hugging Face平台上发布,为研究人员和开发者提供了强大的文档信息提取工具。
distilbert-onnx - DistilBERT模型在SQuAD问答任务上的ONNX转换优化
DistilBERTGithubHuggingfaceONNX转换开源项目模型知识蒸馏自然语言处理问答系统
本项目提供了distilbert-base-cased-distilled-squad模型的ONNX转换版本。该模型基于DistilBERT-base-cased,经过第二轮知识蒸馏在SQuAD v1.1数据集上微调。在开发集上,模型达到87.1的F1分数,接近BERT bert-base-cased版本的88.7。这一ONNX实现为问答任务提供了轻量高效的解决方案。
nanoPerplexityAI - 轻量级AI搜索问答系统
GithubGoogle搜索Python代码nanoPerplexityAI大语言模型开源实现开源项目
nanoPerplexityAI是一个开源项目,通过简洁的Python代码复现了perplexity.ai的核心功能。该系统整合大型语言模型与Google搜索,提供带引用的智能问答服务。其架构涵盖查询分析、网页搜索、上下文构建和答案生成。项目特点包括易于部署、使用简单,并支持多种答案可视化方式,为开发者和研究人员提供了探索AI辅助搜索的便捷工具。
AnyQuestions.ai - 智能文档问答工具,快速获取精准信息
AI工具AI问答AnyQuestions.ai学习辅助文档分析隐私保护
AnyQuestions.ai是一款智能文档问答工具,可处理PDF、视频和网站内容。它基于用户上传的资料提供精准答案,并标注信息来源。这不仅节省时间,还确保回答可靠。系统采用安全存储方式,遵循GDPR和ISO 27001标准。AnyQuestions.ai基于多所知名大学认可的Revision.ai引擎开发,为学习和研究提供高效支持。
test-demo-qa - 介绍开源项目的NLP模型及其应用
GithubHuggingfacetransformers应用场景开源项目模型模型卡训练细节风险和局限
本文概述了一个发布在🤗 transformers平台的NLP模型test-demo-qa,包括其使用方式、潜在用户群体及相关风险提示。文章指明需要补充的模型开发细节及资金来源信息,同时也提供了开始使用该模型的基础指导。模型在直接使用及下游应用中的偏见、风险和局限被识别并建议以优化其应用效果。
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2 - 基于flan-t5-base的新闻摘要生成,专注内容理解与解析
GithubHuggingfaceRougecnn_dailymailfine-tuningflan-t5-base开源项目模型训练超参数
flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调,聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base,模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练,确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。
rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台
GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成
RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型,利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面,支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行,也可轻松部署到各大主流云平台,为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。
e5-base - 多语言句子嵌入模型用于文本理解和检索任务
GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformerse5-base开源项目文本分类模型语义相似度
e5-base是一个句子嵌入模型,用于多语言文本理解和检索任务。该模型在MTEB基准测试中表现优秀,涵盖分类、检索、聚类和语义相似度等任务。e5-base支持多种语言,适用于问答系统、文档检索和语义搜索等应用场景。这个模型为自然语言处理应用提供了有效的工具。
MiniCPM-V-2 - 多模态语言模型,支持跨平台高效部署
GithubHuggingfaceMiniCPM-V场景文本理解多模态开源项目模型深度学习视觉问答
MiniCPM-V 2.0是一个多模态大模型,以高效端侧部署和可靠性为特色,支持OCRBench和TextVQA等基准测试。该模型结合RLHF多模态技术,减少幻觉生成,并能处理任意宽高比的高分辨率图像。MiniCPM-V 2.0可在多数GPU和PC上高效运行,拥有中英双语支持,并能够在移动设备上执行,提供多种部署选择。
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