#模型描述

GLPN模型利用SegFormer作为基础结构，并在NYUv2数据集进行微调，以实现单目深度估计。基于Kim等人的研究，GLPN通过轻量级模块提升深度预测能力，适用于多个深度感知应用场景，帮助增强计算机视觉系统的环境理解能力。

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

该模型专注于意大利语处理，基于Mistral-7b模型在大规模高质量语料库上的预训练，并结合了occiglot模型。对170万次对话和指令进行微调后，提升了数学、推理能力和拉丁文翻译能力。适用于多种应用场景，如生成Mermaid思维导图和SQL代码，采用ChatML提示格式。此外，作为Beta版设计，模型具有‘安全性’，能够拒绝有害问题的回答。