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基于对比证据的事实验证模型 VitaminC 提升准确性

VitaminC 是一个基于对比证据的事实验证模型,专门处理随时间变化的证据来源。该模型利用超过 10 万个维基百科修订版本和 40 万个声明-证据对进行训练,能够识别细微的事实变化。在对抗性事实验证和自然语言推理任务中,准确率分别提升 10% 和 6%。此外,VitaminC 还支持相关词汇标注、事实修订识别和事实一致性文本生成等功能。

xlm-v-base - 多语言模型中的突破性词汇扩展
GithubHuggingfaceXLM-V命名实体识别多语言开源项目模型自然语言推理词汇瓶颈
XLM-V是一个多语言模型,拥有百万词汇表,并在2.5TB数据上进行训练。相比于XLM-R,该模型在语言推理、问答与命名实体识别等任务中表现优异。通过减少语言间的词汇共享,这一创新提高了模型的表现,尤其在词汇重叠较少的语言中。XLM-V不仅提高跨语言任务的效果,也在低资源任务中实现重大突破,为机器学习和语言研究带来更多可能性。
factool - 增强型AI文本事实性检测框架
AIFacToolGithub事实检测大语言模型开源项目生成式AI
FacTool是一款专注于检测大型语言模型生成文本中事实性错误的增强型框架。该工具支持知识问答、代码生成、数学推理和科学文献综述四个领域的检测任务。通过识别错误并提供分析和修正建议,FacTool显著提升了AI生成内容的可靠性和准确性。这一创新工具为AI研究和开发提供了有力支持,有助于推动生成式AI技术的整体进步。
fact-checker - 利用提示链进行事实核查的演示
GithubLLMassumptionsfact checkingprompt chainingverification开源项目
该项目展示了如何通过提示链实现事实核查。LLM生成初步答案并验证其中的假设,最终提供包含新信息的答案。文档中包含运行指南和示例,帮助用户掌握该方法。
chinese-clip-vit-large-patch14 - 结合ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base的中文图文对比模型
Chinese-CLIPGithubHuggingface图像编码器图文相似度开源项目文本编码器模型零样本分类
这一模型采用ViT-L/14和RoBERTa-wwm-base进行编码,在大规模中文图文数据集上训练,支持高效的图文嵌入和相似度计算。项目提供直观的API和多项任务评估,展现了在零样本图像分类和图文检索上的杰出表现。
chinese-clip-vit-huge-patch14 - 基于ViT-H/14和RoBERTa的中文图文对比学习模型
Chinese-CLIPGithubHuggingface中文数据集图像编码器开源项目文本编码器检索模型
chinese-clip-vit-huge-patch14是一个基于ViT-H/14和RoBERTa-wwm-large的中文CLIP模型,在大规模中文图文数据上训练,表现卓越。支持在MUGE、Flickr30K-CN和COCO-CN等数据集中的图文检索和零样本分类。提供API实现简便的图文特征提取及相似度计算,详情请参见GitHub仓库。
MiniLM-evidence-types - MiniLM模型在证据类型分类任务上的应用与性能
GithubHuggingfaceMiniLM开源项目数据集机器学习模型模型训练自然语言处理
这是一个基于microsoft/MiniLM-L12-H384-uncased模型在证据类型数据集上微调的版本。经过20轮训练后,模型在评估集上达到了0.7161的准确率和0.3726的宏F1分数。训练过程采用了Adam优化器、线性学习率调度器和混合精度训练技术。此模型主要用于自动分类和识别文本中的不同证据类型,可为相关研究和应用提供参考。
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus - 支持50多种语言的多模态视觉语言模型
GithubHuggingfaceXLM-Roberta图像识别多语言CLIP开源项目机器学习模型自然语言处理
XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus是一个多语言视觉语言模型,扩展了CLIP模型至50多种语言。该模型包含多语言文本编码器,可与Vit-B-16Plus图像编码器协同工作。在多语言MS-COCO数据集的文本-图像检索任务中,它在11种语言中均表现出色。模型能够从多语言文本和图像中提取特征向量,适用于跨语言的图像文本匹配应用。
unieval-fact - UniEval:革新自然语言生成的多维度评估方法
GithubHuggingfaceUniEval事实一致性多维度评估开源项目模型自然语言生成预训练评估器
unieval-fact是EMNLP 2022论文提出的预训练评估器,专注于事实一致性检测。该项目旨在统一多维度文本生成评估,弥补自动评估与人工评估的差距。它超越传统相似度指标,为自然语言生成系统提供更全面、细粒度的评估方法,尤其适用于评估先进生成模型的表现。
roberta-large-mnli - RoBERTa大型模型微调的零样本分类模型
GithubHuggingfaceRoBERTa开源项目文本分类机器学习模型自然语言处理语言模型
roberta-large-mnli是基于RoBERTa大型模型在MNLI语料库上微调的自然语言推理模型。该模型在零样本分类任务中表现优异,适用于句对分类和序列分类。它采用transformer架构,通过掩码语言建模进行预训练,在GLUE和XNLI基准测试中成绩卓越。然而,用户需注意模型可能存在偏见,不适合生成事实性内容或用于可能造成负面影响的场景。
t5-base-summarization-claim-extractor - 从摘要中提取基本论断,提高信息准确性评估
GithubHuggingfaceT5-base-summarization-claim-extractor主张提取开源项目摘要真实性评估机器学习模型模型自然语言推理
T5-base-summarization-claim-extractor基于T5架构,专注于从摘要中提取基本论断。该模型属于FENICE项目的一部分,通过自然语言推理和论断提取来评估摘要的真实性。它能有效提高总结中的信息准确性,但仅支持英文文本。结合其他工具使用,这一模型有助于增强文本摘要的可靠性,同时为机器学习和自然语言处理领域提供了重要支持。
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