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financial-summarization-pegasus

提供金融新闻快速建模能力

该项目利用PEGASUS模型针对金融新闻进行了优化,微调于XSum数据集,以生成简洁有效的摘要。先进版本ROUGE分数提升超16%,适合多种应用场景,兼容PyTorch和TensorFlow。

10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型,支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息,帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
FinRobot - 革新金融应用的开源AI代理平台
AI AgentFinRobotGithubLLM大语言模型开源项目金融应用
FinRobot是专为金融应用设计的开源AI代理平台,整合多种AI技术应对行业复杂需求。平台提供完整的数据感知、智能分析和行动执行工作流程,支持市场预测、文档分析和交易策略等任务。通过智能调度器优化模型选择,为每项任务匹配最适合的AI代理,为金融决策提供有力支持。
SFR-Embedding-2_R - 增强自然语言处理性能的多任务算法模型
GithubHuggingfaceSalesforce/SFR-Embedding-2_R分类开源项目检索模型评估
SFR-Embedding-2_R项目结合分类、检索、聚类及重排序任务,提供高级自然语言处理解决方案。在MTEB多个数据集上进行测试,展示了在情感分类、亚马逊评论分类等任务中的高性能表现,适用于需要高效灵活性的应用场景,尤其在复杂数据集中的表现更加出色。
Tiny-Vicuna-1B-GGUF - 量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件优化文本生成效率
GithubHuggingfaceTiny-Vicuna-1B开源项目文件文本生成模型量化
此项目提供了afrideva量化的Tiny Vicuna 1B GGUF模型文件,涵盖q2_k、q3_k_m、q4_k_m、q5_k_m、q6_k和q8_0等量化方法,文件大小从482.14 MB到1.17 GB不等。模型由Jiayi-Pan在TinyLLama 1.1B基础上创建,利用WizardVicuna数据集进行微调,适合早期的实验迭代。模型旨在提升文本生成任务的效率,具备高效性能和简便操作,适合紧凑存储需求的应用。
robust-sentiment-analysis - 使用distilBERT的情感分析模型,实现对社交媒体和客户反馈的精确分析
GithubHuggingfacedistilBERT合成数据客户反馈开源项目情感分析模型社交媒体分析
模型基于distilBERT结构并利用合成数据训练,可精确解析社交媒体、客户反馈和产品评价的情感变化。适用于品牌监测、市场研究和客户服务优化,支持五个情感分类,准确率达95%。帮助企业有效识别用户情绪动向。
GovernanceBERT-governance - GovernanceBERT模型提升ESG公司治理文本分类精度
ESGGithubGovernanceBERTHuggingface公司治理开源项目文本分类模型自然语言处理
GovernanceBERT-governance是针对ESG领域公司治理文本优化的语言模型。它在GovernanceBERT-base基础上,通过2000条公司治理数据集微调,提升了治理相关文本的识别和分类能力。此模型适用于ESG分析、报告解读等任务,为ESG研究和实践提供了有力的自然语言处理工具。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
bert-base-uncased-ag-news - 基于BERT的文本序列分类模型
GithubHuggingfaceTextAttackag_news数据集bert-base-uncased序列分类开源项目模型精度
bert-base-uncased模型通过TextAttack和ag_news数据集进行微调,专为文本序列分类任务优化。经过5轮训练并采用交叉熵损失函数,该模型在第3轮时达到了0.951的高准确率。该模型设置批量大小为16,学习率为3e-05,最大序列长度为128,适用于高效准确的文本分类任务。了解更多信息请访问TextAttack的Github页面。
BeagSake-7B - 高效文本生成模型的合并与性能评估
AI评测BeagSake-7BGithubHugging FaceHuggingfacetext-generation开源项目模型模型合并
BeagSake-7B项目通过LazyMergekit工具合并了BeagleSempra-7B和WestBeagle-7B模型,以优化文本生成性能。该项目在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag等多项测试任务中表现优异,通过调整模型合并策略和采用float16精度,有效提升了模型的推理效率。此策略为多种语言理解任务提供了新的技术路径。
kobart-summarization - 基于BART架构的韩语新闻自动摘要模型
BARTGithubHuggingfaceNLP开源项目文本摘要机器学习模型韩语
kobart-summarization是一个专门用于韩语新闻文本自动摘要的开源模型。该模型基于BART架构,通过Hugging Face transformers库实现,提供简洁的Python接口。它支持快速文本编码和摘要生成,适用于新闻处理、内容分析等场景。开发者可以轻松使用预训练的tokenizer和模型进行文本摘要任务。项目已在GitHub开源,并提供在线demo供用户体验。
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