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kf-deberta-base

金融领域专用语言模型展示出色性能

KF-DeBERTa基于DeBERTa-v2架构,结合Electra的RTD目标训练,旨在金融和通用领域应用。其在KLUE基准测试上表现突出,超越RoBERTa-Large,并在金融领域任务如情感分析、广告分类和实体识别中展现领先性能,体现出其在财经信息处理中的适用性和精准度。

deita - 自动数据选择工具助力大语言模型指令调优
DeitaGithub开源项目指令调优数据选择语言模型
Deita是一个开源项目,为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据,就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果,展示了在多项基准测试中的表现。
reward-model-deberta-v3-large-v2 - 人类反馈训练奖励模型 提升问答评估和强化学习效果
DeBERTaGithubHuggingfaceRLHF人工智能奖励模型开源项目模型语言模型
这个开源项目开发了一种基于人类反馈的奖励模型(RM),能够评估给定问题的答案质量。该模型在多个数据集上进行训练,可应用于问答系统评估、强化学习人类反馈(RLHF)奖励计算,以及有害内容检测等场景。项目提供了详细的使用说明、性能对比和代码示例。其中,DeBERTa-v3-large-v2版本在多项基准测试中展现出优异性能。
bert-base-german-cased - 高性能德语BERT模型助力自然语言处理应用
BERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目德语模型模型深度学习自然语言处理
此德语BERT模型由巴伐利亚州立图书馆MDZ团队开发,基于维基百科、EU Bookshop等多源语料库训练而成。模型包含23.5亿个词元,提供大小写敏感和不敏感版本,支持PyTorch-Transformers框架。它适用于各类德语自然语言处理任务,在Hugging Face模型库开源,并获得Google TensorFlow Research Cloud支持。
finbert-esg-9-categories - FinBERT-ESG九分类模型 企业可持续发展报告智能分析工具
ESG分析FinBERTGithubHuggingface企业治理开源项目模型气候变化金融文本分析
FinBERT-ESG九分类模型是一款专业的企业可持续发展报告分析工具。该模型基于14,000个人工标注的ESG报告和年度报告样本训练而成,能够将文本准确分类为气候变化、自然资本、污染与废物等9个细分ESG主题。这一工具有助于投资者评估企业长期可持续性并识别相关风险,为金融文本分析提供了重要支持。
hierarchical-bert-model - 层级BERT模型的实现及优化方案
Adam优化器GithubHuggingfaceKeras学习率开源项目模型模型图训练超参数
一个基于Keras框架的层级BERT模型实现,通过优化训练参数提升模型性能。模型采用float32精度训练,集成JIT编译技术,并针对性配置了学习率和优化参数。该模型主要应用于层级文本分类任务。
xlm-roberta-large-finetuned-conll03-german - 基于XLM-RoBERTa的大型多语言模型优化德国文本的命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa命名实体识别多语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型,专注于德语文本的命名实体识别和词性标注,能够高效解析德语文本,并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。
gbert-large - 提升德语文本处理效能的高性能BERT模型
German BERTGithubHaystackHuggingfacedeepset开源项目性能模型语言模型
gbert-large为由原德语BERT与dbmdz BERT团队开发的德语BERT语言模型,在GermEval系列测试中展现优异性能,如GermEval18粗分类80.08分。探索其他模型如gbert-base与gelectra系列。
SocialBERT-social - ESG领域社会文本分类的优化语言模型
ESGGithubHuggingfaceSocialBERT人工智能开源项目模型社会文本分类自然语言处理
SocialBERT-social是专注于ESG领域社会文本分类的高效语言模型。通过在SocialBERT-base基础上利用2k社会数据集进行微调,该模型大幅提升了社会文本识别精度。它与Hugging Face pipeline无缝集成,适用于复杂的ESG分析和风险评估任务。项目还提供了详尽的使用指南和相关论文,为研究者和实践者提供了全面的支持。
bert-base-finnish-cased-v1 - 芬兰语BERT模型提升自然语言处理性能
FinBERTGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理芬兰语预训练模型
bert-base-finnish-cased-v1是一个针对芬兰语优化的BERT模型。它使用超过30亿个芬兰语标记和50,000个自定义词片进行预训练,显著提高了芬兰语词汇覆盖率。在文档分类、命名实体识别和词性标注等任务中,该模型的表现超越了多语言BERT,为芬兰语自然语言处理领域带来了显著进步。
deberta-v3-large-mnli - DeBERTa-v3-large模型在MNLI数据集上的文本蕴含分类应用
DeBERTa-v3GithubHuggingfaceMulti-NLI开源项目文本蕴含机器学习模型自然语言处理
此开源项目提供了一个基于DeBERTa-v3-large模型在MNLI数据集上微调的文本蕴含分类模型。模型能够预测两段文本之间的蕴含关系,输出蕴含和矛盾的概率。它适用于需要判断文本语义关系的多种场景,如问答系统、信息检索等。开发者可以将此模型集成到项目中,以增强文本理解和分析能力。
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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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