Logo
Project Icon

umberto-wikipedia-uncased-v1

UmBERTo模型专注意大利语NLP任务

UmBERTo词汇表标记HuggingfaceGithub开源项目模型意大利语语言模型

UmBERTo Wikipedia Uncased是基于Roberta的意大利语语言模型，利用SentencePiece和Whole Word Masking技术进行训练。该模型展示出在命名实体识别和词性标注任务中的高表现，尤其是在F1和精确度指标上。模型训练于小规模的意大利语Wikipedia语料库，为意大利语应用提供支持。可以在huggingface平台上获取并进行应用测试。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface文档文档
介绍相关项目
umberto-commoncrawl-cased-v1 - 高性能意大利语预训练语言模型 支持全词遮蔽技术
GithubHuggingfaceUmBERTo命名实体识别开源项目意大利语言模型模型自然语言处理预训练模型
该模型是一个意大利语预训练语言模型，基于OSCAR语料库训练，支持命名实体识别和词性标注等自然语言处理任务。模型采用全词遮蔽技术，在多个基准测试中准确率达到98%以上。开发者可通过Hugging Face平台快速部署和使用该模型。
bert-base-italian-xxl-cased - 基于大规模语料库的意大利语BERT预训练模型
BERTELECTRAGithubHugging FaceHuggingface开源项目意大利语模型模型自然语言处理
bert-base-italian-xxl-cased是巴伐利亚州立图书馆MDZ数字图书馆团队开发的意大利语BERT模型。该模型基于81GB语料库训练,包含131亿个标记,适用于命名实体识别、词性标注等多种意大利语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用此模型进行相关研究。
sentence-bert-base-italian-uncased - 意大利语句向量模型 支持文本特征提取和语义相似度计算
GithubHuggingfacesentence-transformers句向量模型开源项目文本相似度模型模型训练自然语言处理
该模型是基于BERT架构的意大利语sentence-transformers模型，可将文本映射为768维向量。它支持文本特征提取、语义相似度计算和文本聚类等任务，适用于意大利语自然语言处理场景。模型使用CosineSimilarityLoss训练，并提供了详细的使用示例，可通过sentence-transformers或HuggingFace Transformers库轻松集成。
bert-base-italian-xxl-uncased - 意大利BERT和ELECTRA模型的开源大规模数据集
BERTELECTRAGithubHuggingface巴伐利亚州立图书馆开源项目意大利语模型模型
项目由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队开源，专注于训练大规模意大利语BERT和ELECTRA模型。数据来自Wikipedia和OPUS语料库，扩展至OSCAR语料库，数据规模从13GB到81GB不等，兼容PyTorch-Transformers。提供NER和PoS标注任务的结果示例，模型可在Huggingface model hub下载。欢迎通过GitHub参与和反馈。
sentence-bert-base-italian-xxl-uncased - 提升语义分析与聚类效果的意大利语句子相似度模型
GithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入句子相似性开源项目模型模型训练自然语言处理
这个意大利语句子相似度模型能将文本映射到768维度的密集向量空间，适用于语义搜索和语句聚类。其基于dbmdz/bert-base-italian-xxl-uncased构建，为文本理解与分析提供支持。在sentence-transformers库的支持下，模型的安装与使用变得极为简便，即使不使用该库，也可通过HuggingFace Transformers实现。其性能在Sentence Embeddings Benchmark中经过自动化评估，可供参考。
multi-sentence-BERTino - 意大利语句子嵌入模型的功能与应用
GithubHuggingfacemulti-sentence-BERTino句子嵌入句子相似性开源项目意大利语模型语义搜索
multi-sentence-BERTino是专为意大利语设计的句子嵌入模型，依托sentence-transformers实现高效的建模。该模型使用mmarco italian和stsb italian数据集进行训练，可用于语义搜索和聚类，支持两种操作方式：使用sentence-transformers库或HuggingFace Transformers。文档包含训练参数和评估结果，详细描述了完整模型架构，适合各种自然语言处理任务。
Italia-9B-Instruct-v0.1 - 意大利语大型语言模型，适用于金融和公共管理等关键领域
GithubHuggingfaceItalia 9B企业高可靠性大语言模型开源项目意大利语数据安全模型
Italia-9B是开放源代码的意大利语大型语言模型，由iGenius和Cineca合作开发，使用Leonardo超级计算机进行训练。该模型适用于金融和公共管理领域，其设计符合欧洲AI法规，确保生成内容的可靠性和数据安全性。具备全面的意大利语词汇和文化知识，适用于自动化内容生成和领域研究。
cerbero-7b - 意大利AI革命的开创性语言模型
AI解决方案GithubHuggingfacecerbero-7b开源开源项目意大利模型语言模型
cerbero-7b是首个完全免费且开源的意大利大型语言模型，其性能可与ChatGPT 3.5媲美，适合用于研究及商业应用。基于mistral-7b， cerbero-7b在意大利AI领域填补了空白，并推进了多行业的创新及技术与大众的结合。模型采用Apache 2.0许可，支持不受限制的使用，适合意大利语言AI应用的多种需求。
Mistral-Ita-7b - 基于Mistral架构的意大利语自然语言处理模型
GithubHuggingfaceMistral-7B开源项目意大利语言模型文本生成模型模型量化自然语言处理
Mistral-Ita-7b是基于Mistral-7B-v0.1架构开发的意大利语言模型，在hellaswag_it、arc_it和m_mmlu_it测试中平均准确率为58.66%。模型支持4位量化，可降低资源占用并提升处理效率。通过Python接口可实现意大利语文本生成及其他自然语言处理功能。
LLaMAntino-2-chat-13b-hf-UltraChat-ITA - 意大利语对话支持增强的大语言模型
AI研究GithubHuggingfaceLLaMAntino-2-chat-13b-UltraChat大语言模型开源项目意大利语模型自然语言处理
这是一个经过指令微调的意大利语大语言模型。使用QLora技术训练，并基于UltraChat数据集的意大利语版本。项目开发由Leonardo超级计算机支持，并适用于多种意大利语对话场景的云端推理。
项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

白日梦AI

白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能，包括文生视频、动态画面和形象生成等，帮助用户快速上手，创造专业级内容。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

讯飞绘镜

讯飞绘镜是一个支持从创意到完整视频创作的智能平台，用户可以快速生成视频素材并创作独特的音乐视频和故事。平台提供多样化的主题和精选作品，帮助用户探索创意灵感。

Project Cover

讯飞文书

讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号