YAYI-UIE

多领域信息抽取统一模型

YAYI-UIE 信息抽取大模型指令微调开源 Github 开源项目

YAYI-UIE是一个信息抽取统一大模型，基于百万级高质量数据训练而成。该模型支持命名实体识别、关系抽取和事件抽取等任务，涵盖通用、安全、金融、生物、医疗等多个领域。YAYI-UIE在多个中英文数据集上展现出优秀的零样本性能，为信息抽取研究和应用提供了有力工具。作为开源项目，YAYI-UIE促进了中文预训练大模型社区的发展，推动了开放人工智能生态系统的建设。

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介绍相关项目

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

aya-23-8B - 支持23种语言的开源多语言大模型

Aya-23-8BGithubHuggingface人工智能多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的开源多语言大模型，基于Command系列模型架构，通过Aya Collection数据集进行指令微调。该模型包含80亿参数，支持阿拉伯语、中文、英语在内的23种语言，具有8192的上下文长度。模型采用优化的Transformer架构，主要面向学术研究和非商业应用场景。

gliner_small-v2.1 - 基于双向Transformer的轻量级通用实体识别模型

GLiNERGithubHuggingface命名实体识别开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理

gliner_small-v2.1是一个基于双向Transformer架构的命名实体识别模型，具备识别任意类型实体的能力。这款模型采用166M参数规模，在保持较小资源占用的同时提供灵活的实体识别功能。模型支持英语处理，采用Apache-2.0许可证开源发布。相比传统NER模型的固定实体类型限制和大语言模型的高资源消耗，该模型提供了一个平衡的解决方案。

GLEE - 实现多任务图像和视频处理的通用视觉基础模型

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GLEE是一个通用对象基础模型，在超过1000万张来自多个数据集的图像上进行联合训练。该模型能同时处理多种以对象为中心的视觉任务，并在多个基准测试中保持领先性能。GLEE具有出色的通用性和零样本迁移能力，可作为增强其他架构或模型的基础组件。这项研究被CVPR2024接受为亮点论文，研究团队计划开源相关代码和预训练模型。

Yi-Coder-9B-Chat - 支持长文本上下文理解的多语言编程模型

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Yi-Coder-9B-Chat是一个开源的代码语言模型，拥有不到10亿个参数，具备优异的表现。它支持包括Python、Java在内的52种主要编程语言，最大上下文长度可达128K tokens。该模型在LiveCodeBench评测中取得了23%的通过率，超越了一些更大参数模型。Yi-Coder-9B-Chat可以通过transformers库进行快速推理，适用于多场景的文本生成。该项目提供详尽的技术文档和支持，便于开发者上手使用。

Entry Point AI - 现代化大语言模型优化与管理平台

AI优化平台AI工具AI应用场景Entry Point AILLM提供商语言模型微调

Entry Point AI为专有和开源语言模型提供优化服务。平台集成了提示词管理、模型微调和性能评估功能，支持多家领先AI模型提供商。用户无需编码即可进行模型微调，同时平台提供团队协作、模板编写和数据导入导出等功能。Entry Point AI致力于帮助用户规避常见问题，提升模型质量和效率。该平台适用于内容生成、数据分类、信息提取和优先级排序等多种商业应用场景。

HuatuoGPT-II - 创新医疗AI模型在中文医疗场景超越GPT-4

GithubHuatuoGPT2中文医疗人工智能医疗大语言模型开源项目领域适应

HuatuoGPT-II是一款面向医疗领域的大型语言模型，采用一阶段适应方法提升医学知识和对话能力。在多项医疗基准测试中表现优异，专家评估和最新医学执照考试中超越GPT-4。项目开源了多个版本模型、训练代码和部分数据，为医疗AI研究提供支持。

InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升

AI训练ChatGPTGithubInstructWild大语言模型开源项目指令数据集

InstructionWild项目汇集11万余条高质量用户生成指令，类型丰富，标签完善。该数据集致力于增强AI模型在生成、开放问答和头脑风暴等领域的对话表现。项目展示了完整的数据收集流程、评估分析和后续规划，为AI研究与应用领域贡献重要资源。

roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理

XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具，支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练，可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发，具有强大的跨语言能力，但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具，它为多语言文本分析提供了有力支持。

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