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YAYI-UIE

多领域信息抽取统一模型

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。

Yi-1.5-9B-32K - 中型开源模型性能显著提升
GithubHuggingfaceYi-1.5开源模型开源项目模型算术推理编程性能语言理解
Yi-1.5-9B-32K作为中型开源模型,以其在语言理解、推理及阅读理解上的出色表现而著称。经过3.6T预训练和多样化微调,其在编码、数学和指令遵循能力上较前版有大幅提升,适合需要高效开源AI解决方案的用户。
Yi-1.5-34B-32K - 增强代码和推理的高性能AI模型
GithubHuggingfaceYi-1.5大模型开源模型开源项目推理能力模型语言理解
Yi-1.5-34B-32K是Yi的升级版本,通过大规模语料库预训练及多样化样本微调,提升了代码编写、数学运算、推理及指令执行能力,并在语言理解领域表现优秀。该模型在基准测试中表现突出,与更大规模模型媲美甚至超越。可在诸如Hugging Face和ModelScope等平台下载,适用于多种应用场景。
YiVal - 助力GenAI工具配置与优化的自动提示工程助手
GenAI应用GithubYiVal开源项目性能评估数据生成自动化提示工程
YiVal致力于为生成型AI应用自动化提示和精确调校,通过先进的数据驱动方法,显著提升应用性能,减少延迟和算力成本。该工具有效应对提示开发和细粒度调节挑战,提供定制化的模型和数据漂移解决方案,保障GenAI应用的长期稳定性。
gliner_medium_news-v2.1 - GLiNER新闻实体抽取模型提升多语言长文本准确率
GLiNERGithubHuggingface人工智能实体提取开源项目新闻分析模型自然语言处理
GLiNER新闻实体抽取模型通过多样化合成数据集训练,提高了广泛主题的准确性。在18个基准数据集上,零样本准确率提升高达7.5%。该模型采用紧凑架构,适用于高吞吐量生产环境,支持多语言长文本处理,并以Apache 2.0许可开源。
ml-mgie - 基于多模态大语言模型的智能图像编辑技术
GithubMGIE图像编辑多模态大型语言模型开源项目指令引导
MGIE项目通过多模态大语言模型增强指令式图像编辑能力。该技术生成详细指令并提供明确指导,使编辑模型能更准确理解和执行编辑意图。结合端到端训练的视觉想象和图像操作,MGIE为图像编辑提供更灵活精确的控制方法。
Yi-9B-200K - Yi-9B-200K模型增强长文本处理,优化语言理解与推理
GithubHuggingfaceTransformerYi系列双语大型语言模型开源开源项目模型
Yi系列开源语言模型通过Yi-9B-200K提升长文本解析能力,表现于代码、数学和逻辑推理上尤为突出。该模型使用截至2023年6月的数据集训练,跨语言功能强大,适用于个人、学术和商业环境。
awesome-bioie - 免费工具和方法助力提取非结构化生物医学数据中的信息
BERTBioIEGithubLLMs开源项目生物医学数据自然语言处理
这个开源项目提供了一系列无需付费且许可要求低的资源,旨在从非结构化生物医学数据和文本中提取结构化信息。随着语言模型如BERT和GPT-4的引入,生物信息提取方法得到了显著优化。项目涵盖多个方面,包括研究概述、活跃群组、工具和数据集,所有资源均公开且积极维护。
AIUI - AI语音交互平台,兼容桌面和移动浏览器
AIUIGPT-3.5GPT-4Github开源项目文本到语音语音接口
AIUI平台提供与AI模型的无缝双向语音通信,现支持GPT-4和GPT-3.5,兼容桌面和移动浏览器,未来将支持开放模型。在浏览器中打开应用即可开始对话,AIUI会处理语音输入并提供语音回应,实现自然连续的交互。它提供本地运行指南、环境变量配置及一键部署选项,方便快速上手。
yake - 无监督自动关键词提取的轻量级工具
GithubYAKE关键词提取多语言支持开源项目无监督学习自然语言处理
YAKE是一款轻量级的无监督自动关键词提取工具,基于单个文档的文本统计特征选择关键词。它无需训练数据集、词典或外部语料库,适用于不同规模、语言和领域的文本。在多个数据集上,YAKE相比其他无监督方法和监督方法都表现出优势。除Python包外,YAKE还提供在线演示、API和移动应用等使用方式。
BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调
BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调
BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展,重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景,同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化,仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优,不包含其他来源的数据。
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