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tapas-tiny-finetuned-wtq

TAPAS模型为WikiTable问题提供精准问答解决方案

TAPAS模型经过在WikiTable Questions数据集上的精细调优,提供多种版本以满足不同需求。利用相对和绝对位置嵌入选择,在表格问答任务中表现优异。模型通过掩码语言模型和中间预训练增强数值推理能力,并通过添加单元选择头和聚合头微调SQA、WikiSQL和WTQ数据集以提升问答性能。

vilt-b32-finetuned-vqa - ViLT:基于Transformer的无卷积视觉语言问答模型
GithubHuggingfaceViLTVision-and-Language Transformer图像处理开源项目模型自然语言处理视觉问答
vilt-b32-finetuned-vqa是一个在VQAv2数据集上微调的视觉问答模型,基于ViLT架构。该模型无需卷积或区域监督,可高效处理图像和文本的多模态任务。通过PyTorch,开发者能轻松实现视觉问答功能,只需输入图像和问题即可。这一模型为视觉语言理解领域的研究和应用提供了有力支持。
xlm-roberta-large-squad2 - XLM-RoBERTa大型模型在多语言环境中的高效问答表现
GithubHaystackHuggingfacexlm-roberta-large多语种开源项目机器学习模型问答
XLM-RoBERTa大型模型经过SQuAD 2.0训练,支持多语言提取式问答。结合Haystack和Transformers框架,适用于大规模文档问答。模型评估显示其精准度和F1分数较高,尤其在无答案场景中表现突出,且支持FARM和Transformers间灵活切换。
unitable - 整合表格识别任务的统一框架
GithubTransformerUniTable开源项目自监督预训练表格结构表格识别
UniTable是一个创新的表格识别框架,统一了训练范式、目标和模型架构。它利用自监督预训练和语言建模,有效处理表格结构、单元格内容和边界框识别。该项目在四个大型数据集上展现最先进性能,并提供完整的推理流程Jupyter Notebook,支持多数据集微调和全面表格识别。
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ - 高性能量化开源大模型 支持多语言及长文本处理的人工智能助手
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型自然语言处理量化模型
Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ是一款采用4位量化技术的大规模语言模型,具备29种语言处理能力。模型支持128K tokens的上下文理解和8K tokens的文本生成,搭载80层神经网络及64/8注意力头架构。该模型在代码生成、数学计算、结构化数据处理等方面展现出稳定性能,并可进行长文本处理和JSON格式输出。
DB-GPT-Hub - 通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析
DB-GPT-HubGithubLLMsText-to-SQL开源项目性能调优数据集
DB-GPT-Hub是一个开源实验项目,通过大型语言模型(LLMs)实现复杂的Text-to-SQL解析。该项目包括全流程处理从数据集成到模型优化,截至2023年10月,已对大型开源模型进行优化,显著提升SQL查询的执行准确率。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
rag-sequence-nq - RAG序列模型:知识密集型NLP任务的检索增强生成方案
GithubHuggingfaceRAGfacebook开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
RAG-Sequence模型是基于《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》论文研发的开源项目。该模型集成了问题编码器、检索器和生成器,可从wiki_dpr数据集提取相关段落并生成答案。经过wiki_dpr问答数据集的端到端微调,这个不区分大小写的模型能够处理各类事实性问题。开发者可通过Hugging Face的transformers库轻松应用此模型,为知识密集型NLP任务提供高效解决方案。
bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2 - BERT-Large模型在SQuAD 2.0数据集上的问答性能优化
BERTGithubHuggingfaceSQuAD开源项目模型深度学习自然语言处理问答系统
bert-large-uncased-whole-word-masking-squad2是一个在SQuAD 2.0数据集上微调的BERT-Large模型,专门用于问答任务。该模型在SQuAD 2.0验证集上展现出优秀性能,精确匹配分数达80.88%,F1分数达83.88%。用户可以通过Haystack或Transformers框架轻松集成此模型,实现高效的抽取式问答功能。作为Haystack AI生态系统的重要组成部分,这个模型为构建灵活、实用的大语言模型应用提供了有力支持。
surya_tablerec - 基于transformers的高效表格识别模型 提升文档分析效率
GithubHuggingfacesuryatransformers开源项目模型表格识别
surya_tablerec是一个基于transformers库的开源表格识别模型,专为surya项目开发。该模型能够识别和提取文档中的表格结构,适用于处理各种复杂的表格布局。surya_tablerec可帮助研究人员和数据分析师从大量文档中快速提取表格信息,提高文档分析效率。该项目采用CC-BY-NC-SA-4.0许可证,可用于非商业用途。
T5ForConditionalGeneration-correct-vocab-calibrated - T5条件生成模型的词汇校准优化
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
这是一个基于Hugging Face Transformers库的T5条件生成模型,通过词汇校准进行了优化。该模型致力于提升文本生成任务的性能,尤其注重词汇准确性。它可应用于摘要生成、问答和文本翻译等多种下游任务。虽然模型的具体细节、训练过程和评估结果尚未完全披露,但其应用潜力值得关注。用户在使用时应当了解模型可能存在的偏见和局限性。
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