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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。

msmarco-MiniLM-L12-cos-v5 - 用于语义搜索的句子转换和嵌入模型
GithubHuggingfaceMS MARCOMiniLM句子转换器开源项目模型自然语言处理语义搜索
msmarco-MiniLM-L12-cos-v5是一个专为语义搜索设计的句子转换模型,能将文本映射到768维向量空间。该模型在MS MARCO数据集上训练,支持通过sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种方式使用。它生成规范化嵌入,适用于多种相似度计算方法,可用于开发高效的语义搜索应用。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise - 分层文本排序器支持多语言并可调节计算层数实现高效推理
BAAIFlagEmbeddingGithubHuggingface多语言处理开源项目文本分类模型模型训练
bge-reranker-v2-minicpm-layerwise是一个基于MiniCPM-2B-dpo-bf16的多语言文本排序器模型。它支持中英双语及多语言场景,可灵活选择8-40层进行计算,平衡推理速度和性能。模型在文本相关性评分和信息检索任务中表现优异,适用于大规模文本数据处理。通过FlagEmbedding框架可实现简便调用和部署,并支持FP16/BF16加速。
ms-marco-MiniLM-L-12-v2 - 跨编码器模型实现高效信息检索与段落排序
Cross-EncoderGithubHuggingfaceMS MarcoSentenceTransformers信息检索开源项目模型自然语言处理
ms-marco-MiniLM-L-12-v2是为MS Marco段落排序任务开发的跨编码器模型。该模型在信息检索领域表现优异,能够高效编码和排序查询与段落。在TREC Deep Learning 2019和MS Marco Passage Reranking数据集上,模型分别达到74.31的NDCG@10和39.02的MRR@10。每秒处理960个文档的速度使其在准确性和效率间实现了良好平衡,适用于各类信息检索应用场景。
gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型,提升信息检索性能
GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能
gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型,适用于多语言信息检索。其采用编码器架构,在推理速度和硬件需求上均有显著优势,支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得,实验结果获得优秀评价,详见相关论文。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
t5_translate_en_ru_zh_small_1024 - 多语言T5机器翻译模型,支持中、俄、英文翻译
GithubHuggingfaceT5同步翻译多语言开源项目机器翻译模型翻译
该项目基于T5模型实现多语言翻译,支持中、俄、英语言的直接转换。输入文本前添加目标语言标识符即可进行翻译,无需指定源语言,能处理多语言内容。模型兼容GPU和CPU运行,提供个性化翻译体验。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用改进的transformer架构,支持128k上下文长度。该模型在对话、检索和摘要任务上表现优异,支持8种语言,包括英语、德语和法语等。它提供1B和3B两种参数规模,可通过transformers库或原生llama代码库部署,适用于商业和研究用途。
mxbai-rerank-xsmall-v1 - 轻量级多语言搜索重排序模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型重排自然语言处理
mxbai-rerank-xsmall-v1是一个轻量级多语言搜索重排序模型(reranker)。该模型基于transformers.js实现,可在浏览器中运行,支持多种语言。它在保持小巧的同时,能有效提升搜索结果相关性。这个开源项目适用于需要快速、精准重排序的应用场景,为开发者提供了灵活的定制和集成选项。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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