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quora-roberta-base

基于RoBERTa的Quora问题重复识别跨编码器

该跨编码器模型基于RoBERTa-base架构,专为识别Quora平台上的重复问题而设计。通过SentenceTransformers框架训练,模型能为问题对预测0-1范围内的相似度分数。虽然在Quora重复问题数据集上表现出色,但仅适用于检测语义相近的问题,不适合评估一般性相似度。模型集成简便,几行代码即可在项目中实现。

BERTopic - 高效的Transformers主题建模,支持多种模式
BERTopicGithubPythonc-TF-IDFtransformers主题建模开源项目
BERTopic是一种利用Transformers和c-TF-IDF进行主题建模的技术,能够生成易于解释的密集主题聚类,同时保留关键词描述。该项目支持多种主题建模方法,如有监督、半监督和无监督模式,具有模块化和高扩展性。丰富的可视化功能和多种表示方法进一步支持深入分析。BERTopic还兼容多种嵌入模型,并支持多语言处理,适应不同应用场景。
RobBERT - 为荷兰语自然语言处理提供强大基础的预训练模型
BERTGithubRobBERT开源项目自然语言处理荷兰语模型预训练
RobBERT是基于RoBERTa架构的荷兰语预训练语言模型,在多项荷兰语自然语言处理任务中展现出卓越性能。该模型在39GB荷兰语语料库上进行预训练,可用于情感分析、命名实体识别和词性标注等任务,尤其在小规模数据集上表现突出。RobBERT为荷兰语自然语言处理的研究与应用奠定了坚实基础。
Qwen1.5-4B-Chat - 支持多语种与长上下文的高级语言模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer多语言支持开源项目性能提升模型语言模型
Qwen1.5是一种基于变压器架构的语言模型,提供八种型号,支持多语言处理和32K字符的上下文长度。这一版本在聊天模型的人类偏好方面表现显著提升,且不需要信任远程代码。改进涉及高级激活函数、注意力机制和多语言适应分词器。模型已在Hugging Face Transformers库上线,建议使用最新版本以避免可能错误。适用于多种文本生成任务,包含多种量化轻量化模型以满足不同需求。
Question Base - 智能化Slack内部支持工具Question Base
Question Base是专为Slack设计的AI驱动内部支持工具和票务系统。该系统自动处理重复问题,跟踪解决时间,并实时记录和验证答案。它提高团队效率,减少专家回答重复问题的时间,确保问题得到处理,并优化整体解决时间。Question Base将Slack转变为智能知识库,为企业内部支持提供高效解决方案,使支持流程更加顺畅。
awesome-huggingface - 综合NLP开源项目与Hugging Face集成工具
GithubHugging FaceNLP工具包transformers开源项目机器学习自然语言处理
该项目列出了多个优秀的开源项目和应用,均与Hugging Face库集成,为各类NLP任务提供有效的解决方案。内容涵盖官方库教程、NLP工具包、文本表示、推理引擎、模型扩展、模型压缩、对抗攻击、风格转换、情感分析、语法纠正、翻译、知识与实体、语音处理、多模态学习、强化学习、问答系统、推荐系统、评估工具、神经搜索、云支持和硬件支持等多个领域。此项目能够帮助用户找到并使用适合的工具和库,提升自然语言处理任务的效率和效果。
moondream - 小巧高效的视觉语言模型 兼容多平台运行
AI问答Githubmoondream图像识别开源项目深度学习视觉语言模型
moondream是一款小型视觉语言模型,可在多种平台上运行。该模型在VQAv2、GQA和TextVQA等基准测试中表现优异,能够回答图像相关问题并提供详细描述。moondream支持批量处理,可通过transformers库或GitHub仓库使用。尽管体积小巧,该模型在图像理解和问答任务上表现出色。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力,改善结构化数据处理
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步,支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化,提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景,如代码生成和数据管理,通过改进训练架构提升性能和内存效率。
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4 - 量化模型支持多分辨率视觉理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL图像理解多模态开源项目模型视觉语言模型视频理解
Qwen2-VL-7B-Instruct-GPTQ-Int4是一款量化视觉语言模型,支持多分辨率图像和20分钟以上视频理解。模型具备复杂推理能力,可应用于移动设备和机器人操作。支持多语言理解,包括欧洲语言、日语和韩语等。采用动态分辨率和多模态旋转位置嵌入技术,在视觉理解基准测试中表现出色。
ChatGPT-Telegram-Bot - 使用GPT模型的Telegram机器人
ChatGPT Telegram BotGPT模型Github多模态问答开源项目插件系统迁移部署
ChatGPT-Telegram-Bot利用最新的GPT模型(包括GPT-3.5、GPT-4等),提供多模态问答功能,支持语音、音频、图像及文档查询。具备多语言界面和插件系统,适用于群聊模式及消息异步处理,并支持自动生成后续问题和多用户对话隔离。该机器人可通过Docker、Koyeb、Zeabur及Replit等平台进行一键部署。
ChatKBQA - 知识库问答的生成,检索框架
GithubKBQALLM开源项目知识库问答知识检索语义解析
ChatKBQA是一个创新的知识库问答框架,采用生成-检索方法。该框架首先利用微调的大语言模型生成逻辑形式,再通过无监督检索替换实体和关系,有效提升了生成和检索效果。ChatKBQA解决了知识检索效率、错误传播和方法复杂性等问题,在WebQSP和CWQ基准测试中展现出优异性能。
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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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