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layoutlm-document-qa

LayoutLM文档智能问答模型

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。

docGPT-langchain - 免费AI文档对话,支持PDF、DOCX、CSV,无需API密钥
AI模型GithubLangchainStreamlitdocGPT开源项目文档上传
docGPT项目允许用户无需API密钥即可查询文档内容,支持多种文件格式如PDF、Word和CSV。用户可以简单上传文件或直接输入文档URL进行交互。平台整合了两种模型:完全免费的gpt4free和需API密钥的openai模型。docGPT的易用性强,支持本地及Docker部署,是一个理想的文档交互工具。
llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架
EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估
llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据,通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程,在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。
Chat with Docs - 简单两行代码实现多格式文档智能问答
AI工具APIChat with Docs文档上传文档问答简单定价
Chat with Docs提供简单易用的API,仅需两行代码即可实现多种格式文档的智能问答。支持PDF、Word、PowerPoint等文件类型,用户轻松上传文档并提问。采用灵活的信用点定价,为企业和个人提供高效的文档信息获取方案。适用于快速文档分析、信息检索和知识管理等场景。
llm-answer-engine - 整合多种AI技术的开源问答系统
AI技术GithubLLM Answer Engine开源项目搜索技术自然语言处理
llm-answer-engine是一个开源问答系统,集成了Groq、Mixtral AI和Langchain.JS等多种AI技术。该系统能高效返回信息来源、答案、图片和视频,并生成后续问题。项目基于Next.js和Tailwind CSS构建,整合了Brave Search和Serper API等搜索功能。开发者可以通过这个项目探索自然语言处理和搜索技术,系统支持多种配置和功能扩展。
visualglm-6b - 中英文图像交互的多模态对话模型
GithubHuggingfaceVisualGLM-6B图像生成多模态对话开源项目模型语言模型预训练
VisualGLM-6B是一个多模态对话模型,支持中文、英文和图像交互。基于ChatGLM-6B,有78亿参数,通过BLIP2-Qformer桥接视觉和语言模型。此模型使用CogView数据集进行预训练,并在长视觉问答数据上微调,以生成符合人类偏好的回答。用户可用Python代码简便调用模型,同时提供命令行、网页示例及模型量化的详细说明。
docbot - 多功能文档交互与知识共享平台
AI对话系统AI工具协作工具文档处理知识库跨平台应用
docbot是一款多功能文档交互平台,支持用户创建多个知识库机器人。通过上传文档、分享网站或添加文本,用户可构建丰富的知识体系。平台支持多人协作提问,实现共同学习。docbot兼容多种文档格式,注重移动端体验优化。其简洁界面便于用户随时添加内容和提问。作为跨平台应用,无需额外安装,提供免费测试和付费升级选项。
haystack - 用于构建端到端LLM应用程序的高级框架,支持广泛的NLP功能
GithubHaystackLLM开源项目文档检索热门自然语言问答语义搜索
Haystack是一个综合性的LLM框架,能够实现从文档检索到问题回答的多种功能。用户可以灵活选择使用OpenAI、Cohere、Hugging Face等提供的模型,或是自定义部署在各大平台的模型。该框架支持包括语义搜索、答案生成和大规模文档处理等广泛的NLP任务,同时还支持使用现成模型或对其进行微调,基于用户反馈持续优化模型性能。适用于企业级应用开发,帮助用户解决复杂的NLP问题。
chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能
ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目
Chameleon框架集成了多种工具,如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数,提升了大型语言模型(LLMs)的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划,Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中,Chameleon的准确率为86.54%,领先当前模型11.37%;在TabMWP任务中,整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat - 多模态大语言模型支持图像、多图和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVision人工智能图像处理多模态开源项目模型自然语言处理
llava-onevision-qwen2-72b-ov-chat是一个为聊天场景优化的多模态大语言模型。该模型基于llava-onevision-72b-ov构建,通过迭代DPO训练提升了聊天能力,同时保持了良好的指令遵循能力。模型支持图像、多图和视频交互,在英语和中文方面表现出色。研究显示,其采用的迭代DPO训练方法有效增强了模型的聊天表现。
CogVLM - 开源视觉语言模型,提升图像理解与跨模态对话功能
CogAgentCogVLMGithub图像理解多回合对话开源项目跨模态基准测试
CogVLM和CogAgent是领先的开源视觉语言模型,专注于图像理解和跨模态任务。CogVLM-17B拥有100亿视觉参数和70亿语言参数,并在NoCaps、Flicker30k等十个经典跨模态基准测试上表现出色。CogAgent在CogVLM的基础上改进,增添了GUI图像代理能力,支持1120*1120分辨率的图像理解,并在VQAv2、TextVQA等九个基准测试中表现优秀。该项目提供详细的技术文档、示例代码和Web演示,用户可以方便地进行模型推理和微调。了解更多信息,请访问项目主页。
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