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reader-lm-1.5b

多语言支持的HTML到Markdown转换模型

reader-lm-1.5b是一款支持多语言的文本生成模型,可将HTML内容转化为Markdown格式。模型基于精选的数据集训练,适合多种内容转换任务。在Google Colab上,用户可以免费体验。而且,在本地可使用transformers库实现模型性能。此外,reader-lm-1.5b在AWS Sagemaker和Azure Marketplace上可用,满足多平台集成需求。

llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型语言处理限制
探讨使用transformers库的NLP模型,通过环境影响分析及初学者指南,了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
marker-api - 高效精准的PDF到Markdown转换工具
API部署GithubMarker APIOCRPDF转Markdown开源项目文档转换
Marker API是一款性能卓越的PDF转Markdown工具,支持多语言和多种文档类型。该工具能精准提取文本、表格、代码块和图片,通过深度学习模型实现高速转换,尤其适用于学术论文、技术文档等复杂PDF的转换。与同类产品相比,转换速度提升4倍。Marker API部署简便,适用于GPU和CPU环境,为PDF文档处理提供灵活选择。
t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型
GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习
T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型,将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异,支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法,结合无监督和有监督任务,在24个NLP任务中进行了评估,为NLP研究和应用提供了强大支持。
llm-markdown - 基于Nextjs的LLM富文本展示应用
GithubLLMMarkdownNextjsVercel AImermaid开源项目
该项目使用Nextjs展示大型语言模型(LLM)的富文本响应,包括Markdown格式、Mermaid图表和LaTeX方程。示例展示了使用甘特图了解何时种植蔬菜和使用饼图查看票房最高的电影。主要技术包括Nextjs、Vercel AI、remark、mermaid和latex.js等。克隆项目,安装依赖后便可在浏览器中运行,并使用OpenAI API Key进行操作。
mt5-large - 多语言文本转换模型支持101种语言处理
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
mt5-large是基于Google's mT5架构开发的大规模多语言预训练模型。该模型在覆盖101种语言的mC4语料库上训练,可处理中文、英语、法语等多语言任务。mt5-large采用统一的文本到文本格式,在多语言NLP基准测试中表现出色。值得注意的是,该模型需要针对特定下游任务进行微调后才能使用。mt5-large为多语言自然语言处理研究和应用提供了坚实基础,有助于推动跨语言AI技术的发展。
bge-large-en-v1.5 - Transformers.js适配的ONNX模型及其应用简介
GithubHuggingfaceONNXTransformers.js余弦相似度句子嵌入开源项目模型特征提取
该开源项目使用ONNX权重,以在Transformers.js环境下实现模型兼容。通过特征提取管道,用户能够高效计算句子嵌入,实现文本语义分析与快速检索,提升JavaScript环境下的文本处理效率。
mt5-xl - 多语言文本转换模型,支持101种语言
GithubHuggingfaceNLPmT5多语言开源项目模型语言模型预训练
mT5是一个由谷歌开发的多语言文本转换模型,通过在mC4数据集上进行预训练,涵盖101种语言。尽管未经过监督训练,mT5在多语言基准测试中表现出色。所有代码和模型检查点已公开,方便研究人员和开发者进行定制和微调,提升特定自然语言处理任务的适配性。这一模型显示了使用统一文本格式处理语言任务的最新进展。
dom-to-semantic-markdown - HTML DOM到语义化Markdown的智能转换工具
Exam NumbersGithubxkcd内容创作开源许可开源项目网络漫画
dom-to-semantic-markdown是一款为大型语言模型优化的HTML DOM转换工具。它保留网页内容的语义结构,提取关键元数据,通过URL重构和内容精简降低token使用量。该项目具备主要内容检测和表格列跟踪功能,提升了语言模型处理网页信息的效率。这为开发者提供了一个高效的网页内容语义化解析方案。
SmolLM-1.7B - 小型化设计与处理能力兼备的语言模型,适用于多个应用场景
Cosmo-CorpusGithubHuggingfaceSmolLMTransformer开源项目模型生成模型语言模型
SmolLM系列语言模型基于Cosmo-Corpus高质量数据集开发,提供135M、360M和1.7B参数选项,表现出色的常识推理和广泛知识评估能力。模型通过多类型内容数据集训练,支持8位和bfloat16位精度,可在CPU和多GPU环境中运行。需注意,内容生成的准确性和一致性可能受限,仅供辅助使用。可通过HuggingFace平台便捷部署。
msmarco-MiniLM-L12-en-de-v1 - 基于MS MARCO的英德双语文本重排序模型
GithubHuggingfaceMS Marco信息检索开源项目德英翻译模型自然语言处理跨语言检索模型
基于MS MARCO数据集开发的英德双语跨编码器模型,主要用于文本段落重排序。模型在TREC-DL19评测中NDCG@10分别达到72.94(英-英)和66.07(德-英),在GermanDPR数据集上MRR@10为49.91。支持SentenceTransformers和Transformers框架,处理速度为900对文档/秒,适用于跨语言信息检索场景。
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