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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。

Quest - 长文本LLM推理的查询感知稀疏化框架
GithubKV缓存Quest开源项目注意力机制稀疏性长上下文LLM推理
Quest是一个创新的长文本LLM推理框架,通过在KV缓存中应用查询感知稀疏化技术,显著减少了注意力计算中的内存移动。该框架跟踪缓存页面的Key值范围,并利用Query向量评估页面重要性,仅加载最关键的KV缓存页面。实验表明,Quest可将自注意力计算速度提升至7.03倍,推理延迟降低2.23倍,同时在长依赖任务中保持高精度。
dragon-multiturn-context-encoder - 面向多轮对话的先进检索模型
Dragon-multiturnGithubHuggingface多轮对话对话式检索开源项目模型自然语言处理问答系统
Dragon-multiturn是专为多轮对话问答设计的检索模型,基于Dragon架构开发。该模型能有效整合对话历史与当前查询,在多个对话数据集上表现优异。其双编码器结构包括查询编码器和上下文编码器,可为对话式问答任务生成高质量的查询和上下文表示。
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。
t5-small-qg-hl - 模型优化与问答生成的高效工具
GithubHuggingfaceT5开源项目机器学习模型自然语言处理问题生成高亮标记
T5-small模型专为生成含答案意识的问句而优化,使用特殊<hl>标记突出答案,提升问答生成效率。适用于squad等多数据集,助力高效生成高质量问题。API提供简易交互体验,通过在文本中标记答案并添加结尾标记即可使用。更多详情请参考GitHub仓库。
ChatGPT-RetrievalQA - 使用ChatGPT和人类响应数据训练和评估问答检索模型
ChatGPTGithub信息检索开源项目数据集答案排序训练数据
提供ChatGPT与人类响应的数据集,以训练和评估问答检索模型。数据集基于HC3公开数据,分析ChatGPT和传统检索模型在回答真实性和可靠性上的差异。项目由阿姆斯特丹大学支持,数据格式兼容MSMarco,便于研究人员使用现有脚本。
KnowPAT - 提升大语言模型在特定领域问答中的知识偏好对齐
GithubKnowPAT偏好对齐大语言模型开源项目知识图谱领域问答
KnowPAT是一个创新的大语言模型优化项目,专注于提升模型在特定领域问答中的表现。该项目通过整合领域知识图谱构建偏好集,并设计新的对齐目标来微调模型,使其更好地利用外部知识。KnowPAT提供了完整的训练和推理代码,并在RJUA等数据集上进行了实验验证,为领域特定问答系统的开发提供了有力支持。
layoutlm-document-qa - LayoutLM文档智能问答模型
GithubHuggingfaceLayoutLM图像识别开源项目文档问答模型自然语言处理视觉问答
LayoutLM文档智能问答模型是一个经过SQuAD2.0和DocVQA数据集微调的多模态模型。它能够准确回答发票、合同等各类文档图像中的问题,支持简单的Python代码调用。该模型为文档信息提取和理解提供了高效便捷的解决方案,适用于多种文档处理场景。
minilm-uncased-squad2 - MiniLM抽取式问答模型在SQuAD 2.0数据集实现76分精确匹配
GithubHaystackHuggingfaceMiniLMSQuAD 2.0Transformers开源项目模型问答模型
MiniLM-L12-H384-uncased是一款专注于英文抽取式问答的开源模型。经SQuAD 2.0数据集训练后,模型可从文本中精确定位答案信息,并通过Haystack或Transformers框架便捷部署。目前在验证集评测中展现出优秀的问答性能,适合搭建生产环境的问答应用。
markuplm-base - 结合文本与标记语言的文档理解预训练模型
GithubHuggingfaceMarkupLM信息提取多模态预训练开源项目文档AI模型网页问答
MarkupLM是一个文本和标记语言的多模态预训练模型,主要应用于网页问答和信息提取等文档理解任务。通过简单高效的预训练方法,该模型在多个文档理解数据集上取得了领先成果,为文档智能处理提供了新的技术方案。
vault-ai - OpenAI与Pinecone支持的知识库问答工具
GithubGolangOP VaultOpenAIPinecone开源项目知识库
OP Vault利用OpenAI和Pinecone向量数据库,支持用户上传自定义知识库文件并进行问答。该工具兼容多种文档类型,采用React前端界面,适用于书籍、信件等内容的知识提取和问答,提供精准回答及文件和具体章节信息。
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