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rag-token-base

基于检索增强生成的知识型自然语言处理模型

RAG-Token-Base是一个开源的自然语言处理模型,集成了问题编码器、检索器和生成器三个核心组件。模型采用DPR编码器和BART生成器架构,通过结合外部知识实现高质量的文本生成。其灵活的检索器配置功能使其适用于各类知识密集型的语言处理任务。

long-t5-tglobal-base - LongT5模型:基于transient-global注意力的长序列文本转换器
GithubHuggingfaceLongT5开源项目文本编码模型注意力机制自然语言处理长序列处理
long-t5-tglobal-base是Google开发的基于T5架构的文本转换模型,专为处理长序列文本而设计。该模型采用transient-global注意力机制,支持高达16384个token的输入,在文本摘要和问答等任务中表现优异。通过类Pegasus的生成式预训练,long-t5-tglobal-base可针对特定任务进行微调,为长文本处理提供了高效解决方案。
rwkv-4-169m-pile - RNN与Transformer的高性能结合:高效文本生成
GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
RWKV项目由Bo Peng主导,结合RNN和Transformer的优势,提供强大的LLM性能,支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练,如GPT,可用于高效文本生成,并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案,使得用户能够轻松部署在不同环境中,享有快速且节能的文本生成体验,符合现代AI开发需求。
deepseek-coder-1.3b-base - 基于深度学习的多语言代码生成模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
deepseek-coder-1.3b-base是一个由DeepSeek开发的开源代码生成模型。它基于1.3B参数和2T训练数据,支持多种编程语言的代码补全、插入和项目级生成。模型采用16K窗口大小和填空任务训练,在HumanEval等多个基准测试中表现优异。这一工具为开发者提供了灵活、高效的编程辅助解决方案。
t5-base-tag-generation - T5模型微调实现自动文章标签生成
GithubHuggingfacet5-base开源项目文本分类机器学习标签生成模型自然语言处理
t5-base-tag-generation是基于T5模型微调的文本生成工具,专门用于从文章内容自动生成标签。该模型利用190k Medium文章数据集训练,采用1000个标签的分类体系进行数据清洗和标签增强。它将多标签分类转化为文本生成任务,可为各类文本高效生成相关标签,提升内容分类和检索效率。模型在50000篇文章上训练一个epoch,展现出良好的标签生成能力。
casibase - 开源AI LangChain类RAG知识库
AI数据库CasibaseGithubRAG企业SSO开源项目
Casibase 是一个开源AI知识库,提供类似LangChain的RAG(检索增强生成)功能,配有友好的Web UI和企业级单点登录(SSO)。支持多种AI模型,包括OpenAI、Azure、LLaMA、Google Gemini、HuggingFace、Claude和Grok等。系统包括前端(JavaScript + React)和后端(Golang + Beego + Python + Flask + MySQL),为用户提供强大的知识管理和生成能力。访问 https://casibase.org 获取更多信息和在线演示。
bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型
BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。
cognita - RAG系统模块化与扩展平台
APICognitaGithub向量数据库开源项目索引部署
Cognita整合了Langchain和LlamaIndex技术,提供了一套模块化且API驱动的RAG组件和无代码UI,适合本地及生产环境使用。新功能包括内置Metadatastore、Docker Compose快速部署及多样化的嵌入和重排序服务。此平台使得用户无需代码即可管理文档和实施QnA,优化了试验和部署的效率。
finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果
GithubLlamaIndexRAG合成数据嵌入模型微调开源项目检索性能
finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明,微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题,无需人工标注即可创建高质量训练数据,为RAG系统优化提供了新思路。
optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型 提供高效可扩展的自然语言处理功能
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理
optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上,通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果,有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。
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